- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07491068
A Precisão e Eficácia dos Resumos de Internamento Hospitalar Redigidos por Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (CLEAN)
25 de março de 2026 atualizado por: Martin Janičko, Pavol Jozef Safarik University
Impacto na Segurança e no Fluxo de Trabalho dos Resumos do Curso Hospitalar Assistidos por Modelos de Linguagem de Grande Escala: Protocolo para um Ensaio Randomizado, Não Inferioridade com Avaliador Cego
Contexto: Os médicos em todo o mundo enfrentam uma crescente carga administrativa que desvia o tempo do cuidado direto ao doente.
Entre as tarefas de documentação hospitalar, a redação de resumos da evolução clínica é particularmente demorada e crítica para transições de cuidados seguras.
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) têm mostrado potencial para a geração de texto clínico; no entanto, evidência robusta proveniente de ensaios randomizados, com avaliadores cegos, realizados na prática hospitalar rotineira permanece limitada.
Objetivos: O estudo CLEAN visa avaliar se a geração de resumos da evolução clínica assistida por LLM e editada por especialistas é não inferior em segurança em comparação com a documentação padrão escrita por clínicos nos cuidados hospitalares rotineiros.
Objetivos secundários incluem avaliações de não inferioridade de resumos gerados por LLM editados por residentes e não editados.
Objetivos adicionais são avaliar a qualidade dos resumos em domínios pré-definidos, quantificar o tempo de documentação do médico, avaliar a estabilidade de geração do LLM, medir a adoção pelos clínicos após a fase randomizada e examinar a fiabilidade inter-observador, intra-observador e teste-reteste das avaliações de especialistas.
Métodos: Este é um ensaio exploratório randomizado controlado de não inferioridade, monocêntrico e com dois campi, realizado num hospital universitário terciário.
Altas hospitalares consecutivas em vários departamentos clínicos são randomizadas 1:1 para um fluxo de trabalho de documentação assistido por LLM ou para a autoria manual padrão.
A intervenção integra um LLM local num sistema de informação hospitalar paralelo, gerando rascunhos de resumos da evolução clínica a partir da documentação clínica completa e não curada, que os médicos podem rever e editar antes da finalização.
A segurança, o desfecho primário, definida como a presença de toda a informação importante e a ausência de informação incorreta/halucinada, é avaliada por um comité de adjudicação cego ao fluxo de trabalho de documentação.
Desfechos secundários incluem validade de conteúdo, eficiência do fluxo de trabalho, estabilidade de geração, adoção pós-ensaio pelos clínicos e métricas de fiabilidade.
Um total de 786 episódios de alta são necessários para avaliar a não inferioridade usando uma margem pré-definida de 5 pontos percentuais.
Ética e Divulgação: O estudo será conduzido de acordo com a Declaração de Helsínquia, as Boas Práticas Clínicas e o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados.
É solicitada uma isenção de consentimento informado devido ao risco mínimo e ao uso exclusivo de dados clínicos rotineiros.
Os resultados serão divulgados através de publicação em revistas com revisão por pares e envolvimento com as partes interessadas da saúde.
Visão geral do estudo
Status
Ainda não está recrutando
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A Organização Mundial da Saúde identificou uma grave crise global na força de trabalho em saúde, estimando uma escassez de aproximadamente 12,7 milhões de médicos em todo o mundo em 2020.
As projeções indicam que este défice continuará a agravar-se nos próximos anos [1].
Além disso, estas escassezes ocorrem juntamente com o aumento da procura de cuidados de saúde, impulsionado pelo envelhecimento da população e pela crescente prevalência de multimorbilidade.
Apesar disso, a carga administrativa continua a ser um desafio persistente e sistémico em todos os sistemas de saúde em todo o mundo.
As iniciativas destinadas a reduzir a carga de trabalho não clínica dos médicos tiveram apenas um sucesso limitado, levando à contínua desviação da experiência clínica para longe dos cuidados diretos ao paciente [2].
Entre as responsabilidades administrativas, a preparação das cartas de alta é uma das tarefas mais demoradas para os médicos que cuidam de pacientes hospitalizados, mas também é central para garantir a continuidade dos cuidados após a alta.
Apesar da grande alocação de tempo, os resumos de alta frequentemente não cumprem os padrões esperados, com muitos médicos a reportarem deficiências tanto na sua completude como na sua qualidade [3], [4].
A adoção de registos médicos eletrónicos tem motivado esforços para aliviar este fardo, transitando de uma autoria totalmente manual para uma automação parcial, permitindo que secções selecionadas das cartas de alta sejam geradas automaticamente.
No entanto, o curso hospitalar – o componente clinicamente mais informativo da carta de alta – continua quase universalmente dependente da documentação narrativa manual pelo médico tratante.
B. Objetivos O objetivo principal deste estudo é avaliar se a geração de resumos do curso hospitalar assistida por LLM e editada por especialistas é segura para uso em cuidados hospitalares de rotina, em comparação com a documentação padrão escrita por clínicos.
Os objetivos secundários incluem avaliar a segurança de resumos do curso hospitalar gerados por LLM e editados por residentes e não editados.
Objetivos adicionais são avaliar a qualidade dos resumos assistidos por LLM em domínios predefinidos, avaliar a estabilidade dos resultados gerados, quantificar o impacto dos fluxos de trabalho assistidos por IA no tempo de documentação dos médicos, examinar a adoção pelos clínicos da documentação suportada por LLM após a conclusão da fase randomizada e avaliar a fiabilidade das classificações dos avaliadores.
Coletivamente, estes objetivos visam determinar a segurança e a viabilidade de integrar a geração narrativa baseada em LLM nos fluxos de trabalho reais de alta hospitalar.
As projeções indicam que este défice continuará a agravar-se nos próximos anos [1].
Além disso, estas escassezes ocorrem juntamente com o aumento da procura de cuidados de saúde, impulsionado pelo envelhecimento da população e pela crescente prevalência de multimorbilidade.
Apesar disso, a carga administrativa continua a ser um desafio persistente e sistémico em todos os sistemas de saúde em todo o mundo.
As iniciativas destinadas a reduzir a carga de trabalho não clínica dos médicos tiveram apenas um sucesso limitado, levando à contínua desviação da experiência clínica para longe dos cuidados diretos ao paciente [2].
Entre as responsabilidades administrativas, a preparação das cartas de alta é uma das tarefas mais demoradas para os médicos que cuidam de pacientes hospitalizados, mas também é central para garantir a continuidade dos cuidados após a alta.
Apesar da grande alocação de tempo, os resumos de alta frequentemente não cumprem os padrões esperados, com muitos médicos a reportarem deficiências tanto na sua completude como na sua qualidade [3], [4].
A adoção de registos médicos eletrónicos tem motivado esforços para aliviar este fardo, transitando de uma autoria totalmente manual para uma automação parcial, permitindo que secções selecionadas das cartas de alta sejam geradas automaticamente.
No entanto, o curso hospitalar – o componente clinicamente mais informativo da carta de alta – continua quase universalmente dependente da documentação narrativa manual pelo médico tratante.
B. Objetivos O objetivo principal deste estudo é avaliar se a geração de resumos do curso hospitalar assistida por LLM e editada por especialistas é segura para uso em cuidados hospitalares de rotina, em comparação com a documentação padrão escrita por clínicos.
Os objetivos secundários incluem avaliar a segurança de resumos do curso hospitalar gerados por LLM e editados por residentes e não editados.
Objetivos adicionais são avaliar a qualidade dos resumos assistidos por LLM em domínios predefinidos, avaliar a estabilidade dos resultados gerados, quantificar o impacto dos fluxos de trabalho assistidos por IA no tempo de documentação dos médicos, examinar a adoção pelos clínicos da documentação suportada por LLM após a conclusão da fase randomizada e avaliar a fiabilidade das classificações dos avaliadores.
Coletivamente, estes objetivos visam determinar a segurança e a viabilidade de integrar a geração narrativa baseada em LLM nos fluxos de trabalho reais de alta hospitalar.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Estimado)
786
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Jakub Gazda, MD, PhD
- Número de telefone: +421556403517
- E-mail: jakub.gazda@upjs.sk
Estude backup de contato
- Nome: Martin Janicko, MD, PhD
- Número de telefone: +421556403527
- E-mail: martin.janicko@upjs.sk
Locais de estudo
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Košice Region
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Košice, Košice Region, Eslováquia, 04001
- Louis Pasteur University Hospital Kosice
-
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Todos os doentes consecutivamente dados de alta, incluindo aqueles que faleceram durante a hospitalização, serão elegíveis para inclusão.
Critérios de Exclusão:
- Não há critérios de exclusão
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Assistido por LLM
A intervenção consiste num fluxo de trabalho assistido por LLM para gerar o resumo do internamento hospitalar à data da alta.
O médico assistente inicia a alta utilizando uma aplicação - CorteVision Hospital Suite - ligada à base de dados Informix do hospital.
O resultado do modelo - o rascunho gerado - é devolvido à interface da aplicação, onde o médico assistente revê e pode editar, corrigir, expandir ou encurtar o texto antes da finalização.
O resumo final do internamento hospitalar é introduzido no registo médico apenas após a revisão e confirmação do médico.
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A intervenção consiste num fluxo de trabalho assistido por LLM para gerar o resumo do curso hospitalar na alta.
O médico assistente inicia a alta usando uma aplicação - CorteVision Hospital Suite - ligada à base de dados Informix do hospital.
O resultado do modelo - o rascunho gerado - é devolvido à interface da aplicação, onde o médico assistente revê e pode editar, corrigir, expandir ou encurtar o texto antes da finalização.
O resumo final do curso hospitalar só é introduzido no registo médico após a revisão e confirmação do médico.
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Sem intervenção: Controlo
Geração padrão e manual do resumo do curso hospitalar realizada manualmente pelo médico responsável.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Segurança avaliada pelo avaliador de resultados numa escala ordinal (1,2,3)
Prazo: Avaliação num momento específico - alta hospitalar (até 5 dias)
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A segurança será avaliada usando uma escala ordinal que varia de "aceitável sem alterações adicionais", passando por "aceitável com revisões menores", até "inaceitável na sua forma atual" (uma combinação de ausência de informações importantes ou presença de informações incorretas/alucinadas)
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Avaliação num momento específico - alta hospitalar (até 5 dias)
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Segurança dos resumos dos cursos gerados por LLM editados e não editados avaliada numa escala ordinal (1,2,3)
Prazo: À alta hospitalar (até 5 dias)
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Segurança dos resumos de evolução clínica gerados por LLM, editados por residentes e não editados, em comparação com a documentação padrão escrita por especialistas.
A segurança será avaliada através de uma escala ordinal de 3 categorias, que varia desde "aceitável sem alterações adicionais" (melhor resultado), passando por "aceitável com revisões menores" (resultado incerto), até "não aceitável na sua forma atual" (ausência de informações importantes ou presença de informações incorretas/alucinadas; pior resultado).
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À alta hospitalar (até 5 dias)
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Resultado secundário: Validade de conteúdo nos seguintes domínios pré-definidos (5C).
Prazo: À alta hospitalar (até 5 dias)
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Medidas de resultados secundários: avaliação detalhada da qualidade nos seguintes domínios predefinidos (5C): completude, concisão, coesão, ausência de erros críticos (incluindo alucinações) e fidelidade cultural e linguística.
Cada domínio será avaliado separadamente através de uma escala de Likert de 5 pontos, (1 - ausência total de concordância, 2 - ausência parcial de concordância, 3 - concordância neutra, 4- concordância parcial, 5- concordância total)
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À alta hospitalar (até 5 dias)
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Tempo para completar o resumo hospitalar (segundos)
Prazo: Na alta hospitalar (até 5 dias)
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Os resultados secundários relacionados com o fluxo de trabalho incluem a eficiência temporal da documentação do curso hospitalar ao utilizar o fluxo de trabalho gerado por LLM, em comparação com a prática padrão.
A medida do resultado será o tempo necessário para concluir o resumo do curso hospitalar (segundos), desde o início da alta até "pronto para assinar".
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Na alta hospitalar (até 5 dias)
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Estabilidade da geração avaliada numa escala ordinal (1,2,3)
Prazo: Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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A estabilidade da geração avaliará a consistência dos resumos não editados do curso hospitalar gerados pelo LLM quando o modelo é aplicado repetidamente à mesma documentação clínica de origem.
A estabilidade da geração será avaliada pelo mesmo adjudicador numa escala de 1 - estável, 2 - variação aceitável, 3 - variação inaceitável
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Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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Adoção. Percentagem de altas hospitalares em que o resumo do curso gerado pelo LLM foi utilizado.
Prazo: Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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Após a conclusão do ensaio controlado aleatorizado, a adoção do fluxo de trabalho gerado por LLM será avaliada durante um período de um mês.
A medida de resultado será definida como a proporção de altas elegíveis para as quais a geração de resumo derivada de LLM foi utilizada.
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Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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Fiabilidade interavaliadores. Percentagem de concordância entre dois adjudicadores de um resumo do curso hospitalar sobre classificações de segurança e validade de conteúdo.
Prazo: Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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Os resultados relacionados com a fiabilidade avaliarão a consistência das avaliações de peritos sobre os resumos dos processos hospitalares.
A percentagem quantificará o acordo entre os avaliadores sobre as classificações de segurança e validade de conteúdo.
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Da alta hospitalar até 30 dias após a alta hospitalar
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Fiabilidade intra-avaliador. Concordância das avaliações de segurança e validade de conteúdo entre duas avaliações do mesmo curso hospitalar e do mesmo adjudicador.
Prazo: Na alta hospitalar (até 5 dias)
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A fiabilidade intra-avaliador irá quantificar a consistência das avaliações repetidas pelo mesmo avaliador com base na concordância das classificações de segurança e validade de conteúdo (percentagem de concordância)
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Na alta hospitalar (até 5 dias)
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Estabilidade temporal (fiabilidade teste-reteste) - concordância entre as classificações do mesmo adjudicador após período de washout.
Prazo: 30 dias após a alta hospitalar
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A estabilidade temporal dos julgamentos dos avaliadores será avaliada através da avaliação repetida de resumos idênticos do curso hospitalar pelo mesmo avaliador após um período de washout pré-definido de 30 dias (fiabilidade teste-reteste).
As medidas de resultado serão baseadas na concordância das classificações de segurança e validade de conteúdo (percentagem)
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30 dias após a alta hospitalar
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Jakub Gazda, MD, PhD, Pavol Jozef Šafárik University
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Kripalani S, LeFevre F, Phillips CO, Williams MV, Basaviah P, Baker DW. Deficits in communication and information transfer between hospital-based and primary care physicians: implications for patient safety and continuity of care. JAMA. 2007 Feb 28;297(8):831-41. doi: 10.1001/jama.297.8.831.
- Ganzinger M, Kunz N, Fuchs P, Lyu CK, Loos M, Dugas M, Pausch TM. Automated generation of discharge summaries: leveraging large language models with clinical data. Sci Rep. 2025 May 12;15(1):16466. doi: 10.1038/s41598-025-01618-7.
- Burden M, Astik G, Auerbach A, Bowling G, Kangelaris KN, Keniston A, Kochar A, Leykum LK, Linker AS, Sakumoto M, Rogers K, Schwatka N, Westergaard S. Identifying and Measuring Administrative Harms Experienced by Hospitalists and Administrative Leaders. JAMA Intern Med. 2024 Sep 1;184(9):1014-1023. doi: 10.1001/jamainternmed.2024.1890.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
1 de junho de 2026
Conclusão Primária (Estimado)
31 de dezembro de 2026
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de dezembro de 2027
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
25 de fevereiro de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
19 de março de 2026
Primeira postagem (Real)
24 de março de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
30 de março de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
25 de março de 2026
Última verificação
1 de março de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 2IK2026_1
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
INDECISO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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