Aplicação do Modelo Multimodal de Grandes Linguagens em HFpEF (MeG-HFpEF)
Aplicação de um modelo multimodal de linguagem grande para auxiliar no diagnóstico de insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
A insuficiência cardíaca é uma complicação importante de várias doenças cardíacas e é a principal causa letal de morte cardiovascular em todo o mundo. Com base na fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE), a insuficiência cardíaca pode ser dividida em insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida (ICFEr), insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada (ICFEp) e insuficiência cardíaca com fração de ejeção levemente reduzida (ICFEI). As taxas de reinternação por insuficiência cardíaca e complicações intra-hospitalares não diferiram entre ICFEr e ICFEp. No entanto, nas últimas duas décadas, a taxa de sobrevivência da ICFEr melhorou significativamente, enquanto a ICFEp permaneceu estagnada. Uma das principais razões para isso é que o processo de diagnóstico da ICFEP é complicado e é fácil causar erros de diagnóstico na clínica, resultando em atraso no tratamento.
Modelos multimodais de grande linguagem são capazes de integrar e analisar dados médicos de diferentes fontes, incluindo dados textuais (por exemplo, registros médicos, literatura médica), dados de imagem (por exemplo, eletrocardiogramas, imagens de tomografia computadorizada) e dados de áudio (por exemplo, sintomas narrados por pacientes). Esta capacidade de integração multimodal de dados é crucial para a compreensão de cenários médicos complexos, pois fornece uma visão mais abrangente da condição do que uma única fonte de dados.
O diagnóstico da ICFEP enfrenta muitos desafios e exige que os médicos façam julgamentos sobre dados multidimensionais, o que pode facilmente levar ao subdiagnóstico e ao diagnóstico incorreto da doença. Como ferramenta generativa de inteligência artificial, um grande modelo de linguagem é capaz de integrar e analisar dados de diferentes fontes e tem a capacidade de aprender e evoluir a partir de evidências clínicas existentes. Com base nisso, este estudo pretende avaliar a eficácia do modelo multimodal de linguagem grande para triagem de insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada (ICFEp), comparando-o com o processo de avaliação clínica padrão tradicional.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Xiangbin Meng
- Número de telefone: 17600220171
- E-mail: 15896850171@163.com
Locais de estudo
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, China
- Recrutamento
- Peking UniversityThird Hospital
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Idade entre 18 e 80 anos, homem ou mulher;
- Pacientes cardiológicos internados com suspeita de insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada (ultrassonografia cardíaca sugestiva de FEVE ≥50% com pelo menos 1 dos seguintes: 1, hipertrofia ventricular esquerda e/ou aumento do átrio esquerdo; e 2, função cardíaca diastólica anormal);
- Pelo menos um sintoma atual ou anterior de insuficiência cardíaca, incluindo dispneia (incluindo dispneia de esforço, dispneia paroxística noturna e telangiectasia), mal-estar, náusea e edema bilateral dos membros inferiores;
- Participação voluntária e consentimento informado assinado.
Critério de exclusão:
- Insuficiência cardíaca aguda ou agravamento agudo de insuficiência cardíaca crónica;
- Estenose coronariana grave (≥75% de estenose) sem revascularização;
- Pacientes impossibilitados de realizar ecocardiografia sob estresse físico ou com contraindicação ao exame;
- estão participando de outros ensaios clínicos;
- Portadores de patologias orgânicas graves do fígado, rim ou sistema hematológico ou portadores de doenças crônicas;
- Aqueles que não conseguem seguir os procedimentos do julgamento;
- Aqueles que se recusam a assinar o consentimento informado.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
único grupo
O processo de consulta de rotina foi realizado primeiro: de acordo com o processo recomendado pela edição de 2023 do Consenso de Especialistas Chineses sobre o Diagnóstico e Tratamento da Insuficiência Cardíaca com Fração de Ejeção Preservada, o cardiologista responsável completou a avaliação dos critérios clínicos do sujeito e realizou o diagnóstico de ICFEP ( sim não). Durante a consulta de check-up do médico assistente, o sistema multimodal de triagem com modelo de linguagem grande (MedGuide-72B) coletou dados da consulta de rotina, registrou dados e indicadores relevantes durante a comunicação do paciente com o MedGuide-72B e fez o diagnóstico. |
Diagnóstico de insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada (ICFEp) usando o modelo multimodal de linguagem grande MedGuide-72B.
Procedimento diagnóstico e terapêutico de rotina
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
especificidade diagnóstica
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação de especificidade dianóstica entre diagnóstico e terapia de rotina e diagnóstico de modelo de linguagem grande
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
sensibilidade diagnóstica
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação da sensibilidade dianóstica entre diagnóstico e terapia de rotina e diagnóstico de modelo de linguagem grande
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
taxa de consistência
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
taxa de consistência entre diagnóstico de rotina e terapia e diagnóstico de modelo de linguagem grande
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
tempo gasto no diagnóstico
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação do tempo gasto no diagnóstico entre o diagnóstico de rotina e a terapia e o diagnóstico do modelo de linguagem grande
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
satisfação do paciente
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação da satisfação do paciente entre diagnóstico e terapia de rotina e diagnóstico de modelo de linguagem ampla por questionário
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
análise de custo econômico
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação do custo econômico entre diagnóstico de rotina e terapia e diagnóstico de modelo de linguagem ampla pelo custo total do tratamento
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
taxa de descoberta falsa
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação da taxa de falsas descobertas entre diagnóstico e terapia de rotina e diagnóstico de modelo de linguagem grande
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
avaliação da carga de trabalho do médico
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
comparação da carga de trabalho do médico entre diagnóstico de rotina e terapia e diagnóstico de modelo de linguagem grande de acordo com a contagem do número de participantes com problemas relacionados ao tratamento
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
|
eficiência do diagnóstico
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
A probabilidade de precisão em comparação com o diagnóstico final da consulta do paciente
|
até a conclusão do estudo, uma média de 8 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Kittleson MM, Panjrath GS, Amancherla K, Davis LL, Deswal A, Dixon DL, Januzzi JL Jr, Yancy CW. 2023 ACC Expert Consensus Decision Pathway on Management of Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: A Report of the American College of Cardiology Solution Set Oversight Committee. J Am Coll Cardiol. 2023 May 9;81(18):1835-1878. doi: 10.1016/j.jacc.2023.03.393. Epub 2023 Apr 19. No abstract available.
- Ahmad T, Desai NR, Januzzi JL. Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Many Emperors With Many Clothes. JACC Heart Fail. 2020 Mar;8(3):185-187. doi: 10.1016/j.jchf.2019.11.004. Epub 2020 Jan 8. No abstract available.
- Wang X, Cunningham JW. Restoring balance in heart failure with preserved ejection fraction. Eur J Heart Fail. 2022 Aug;24(8):1415-1417. doi: 10.1002/ejhf.2599. Epub 2022 Jul 18. No abstract available.
- Sicari R. Phenotyping heart failure with preserved ejection fraction with exercise stress echocardiography. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2022 Jul 21;23(8):1053-1054. doi: 10.1093/ehjci/jeac053. No abstract available.
- Omote K, Verbrugge FH, Borlaug BA. Heart Failure with Preserved Ejection Fraction: Mechanisms and Treatment Strategies. Annu Rev Med. 2022 Jan 27;73:321-337. doi: 10.1146/annurev-med-042220-022745. Epub 2021 Aug 11.
- Margulies KB. DELIVERing Progress in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction. N Engl J Med. 2022 Sep 22;387(12):1138-1140. doi: 10.1056/NEJMe2210177. Epub 2022 Aug 27. No abstract available.
- Ventura HO, Lavie CJ, Mehra MR. Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Separating the Wheat From the Chaff. J Am Coll Cardiol. 2020 Jan 28;75(3):255-257. doi: 10.1016/j.jacc.2019.11.027. No abstract available.
- Reddy YNV, Borlaug BA. Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Where Do We Stand? Mayo Clin Proc. 2020 Apr;95(4):629-631. doi: 10.1016/j.mayocp.2020.02.015. No abstract available.
- Donal E, L'official G, Kosmala W. Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Defining Phenotypes. J Card Fail. 2020 Nov;26(11):929-931. doi: 10.1016/j.cardfail.2020.09.013. Epub 2020 Sep 19. No abstract available.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- M2023830
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .