Эффективность интегрированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM для извлечения многомерных клинических данных при ишемической болезни сердца (OPAL-CAD)
Обзор исследования
Статус
Статус
Условия
Условия
Вмешательство/лечение
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Регистрация
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Beijing, Китай, 100037
- Fuwai Hospital
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Пациенты в возрасте 18 лет и старше.
- Клинические записи пациентов, которые ранее участвовали в исследованиях AIM-CHD (для пилотной/оптимизационной выборки) или SMART-CHD (для внутренней когорты валидации).
- Пациенты с диагностированным или подозреваемым ишемической болезнью сердца (ИБС), включая подтипы: нестабильная стенокардия (НС), STEMI, NSTEMI и хронический коронарный синдром (ХКС).
Критерии исключения:
- Клинические записи с сильной фрагментацией данных или отсутствием более 50% ключевых клинических показателей.
- Рукописные медицинские записи или некачественные сканы, нечитаемые для обработки оптического распознавания символов (OCR).
- Дублирующиеся записи или записи с противоречивыми метками «Золотого стандарта», которые не могут быть согласованы экспертным комитетом.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Количество групп / когорт
Когорты и вмешательства
Группа / когортаГруппа / когорта |
Вмешательство/лечениеВмешательство/лечение |
|---|---|
|
Тестовая когорта
Эта группа состоит из 50 записей пациентов из исследования AIM-CHD в больнице Фувай.
Эти данные специально используются для улучшения обработки OCR и оптимизации Prompt Engineering для рабочего процесса на основе LLM.
|
Вмешательство представляет собой автоматизированную систему управления клиническими данными, интегрирующую оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированный инжиниринг промптов и большие языковые модели (LLM).
Рабочий процесс обрабатывает неструктурированные стационарные записи для извлечения 10 ключевых клинических показателей (например, ФВЛЖ, подтипы ИБС, медикаменты) и классифицирует пациента по конкретным категориям ишемической болезни сердца (НС, ИМпST, ИМбпST, ХКС)
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клинические врачи собирают и интерпретируют информацию о пациентах из медицинских записей.
Это служит человеческим эталоном для сравнения диагностической точности и операционной эффективности.
|
|
Когорта внутренней валидации
Эта когорта включает 188 клинических случаев, полученных из исследования SMART-CHD в госпитале Фувай.
Эти записи служат основным внутренним эталоном для оценки диагностической точности и точности извлечения рабочего процесса LLM по сравнению с установленной истиной.
|
Вмешательство представляет собой автоматизированную систему управления клиническими данными, интегрирующую оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированный инжиниринг промптов и большие языковые модели (LLM).
Рабочий процесс обрабатывает неструктурированные стационарные записи для извлечения 10 ключевых клинических показателей (например, ФВЛЖ, подтипы ИБС, медикаменты) и классифицирует пациента по конкретным категориям ишемической болезни сердца (НС, ИМпST, ИМбпST, ХКС)
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клинические врачи собирают и интерпретируют информацию о пациентах из медицинских записей.
Это служит человеческим эталоном для сравнения диагностической точности и операционной эффективности.
|
|
Внешняя валидационная когорта
Эта когорта включает 70 историй болезни пациентов, собранных из 8 независимых субцентров (за исключением Больницы Фувай), для оценки обобщаемости и надежности модели в различных клинических условиях и при разных форматах медицинских записей.
|
Вмешательство представляет собой автоматизированную систему управления клиническими данными, интегрирующую оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированный инжиниринг промптов и большие языковые модели (LLM).
Рабочий процесс обрабатывает неструктурированные стационарные записи для извлечения 10 ключевых клинических показателей (например, ФВЛЖ, подтипы ИБС, медикаменты) и классифицирует пациента по конкретным категориям ишемической болезни сердца (НС, ИМпST, ИМбпST, ХКС)
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клинические врачи собирают и интерпретируют информацию о пациентах из медицинских записей.
Это служит человеческим эталоном для сравнения диагностической точности и операционной эффективности.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Общая точность диагностики и извлечения
Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца.
|
Для расчета общей точности рабочего процесса на основе LLM по 308 случаям (включая пилотный набор, когорту внутренней валидации и когорту внешней валидации) для 10 клинических показателей (например, ФВЛЖ, уровень глюкозы в крови и т.д.) и 4 диагностических подтипов ишемической болезни сердца.
Точность определяется как доля случаев, в которых результаты извлечения или диагностики LLM полностью соответствуют «Золотому стандарту», установленному клиническими экспертами-людьми.
|
До завершения исследования, в среднем 3 месяца.
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Спонсор
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Начало исследования
Первичное завершение (Действительный)
Первичное завершение
Завершение исследования (Действительный)
Завершение исследования
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Первый опубликованный
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее опубликованное обновление
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
Другие идентификационные номера исследования
- CAD-LLM-2025-01
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .