Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Эффективность интегрированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM для извлечения многомерных клинических данных при ишемической болезни сердца (OPAL-CAD)

24 марта 2026 г. обновлено: China National Center for Cardiovascular Diseases
Это исследование направлено на оценку комплексного AI-ориентированного рабочего процесса как для извлечения клинических данных, так и для диагностической классификации при ишемической болезни сердца (ИБС). Используя OCR и большие языковые модели (LLM), система предназначена для извлечения десяти ключевых клинических параметров (таких как LVEF и результаты лабораторных исследований) и предоставления диагностических подтипов (НС, STEMI, NSTEMI, ХКС) непосредственно из неструктурированных записей стационарных пациентов. Будет проведено сравнительное испытание «человек-машина» с использованием тестового набора из 308 пациентов, где производительность рабочего процесса на основе LLM будет сравниваться со средней диагностической точностью и временем обработки семи клинических врачей. Результаты предоставят доказательства целесообразности использования LLM для улучшения структурирования клинических данных и повышения диагностической эффективности в кардиологии.

Обзор исследования

Статус

Завершенный

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Действительный)

308

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

      • Beijing, Китай, 100037
        • Fuwai Hospital

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Исследуемая популяция включает 308 пациентов с различными подтипами ишемической болезни сердца (ИБС). Когорта была сформирована на основе двух крупных клинических исследований: исследования AIM-CHD (для пилотного тестирования и оптимизации протокола) и исследования SMART-CHD (для внутренней валидации), оба проведённых в госпитале Фувай. Кроме того, включена внешняя валидационная когорта, состоящая из пациентов из 8 независимых клинических субцентров по всей Китаю, что обеспечивает географическое и институциональное разнообразие. Популяция охватывает спектр клинических проявлений ИБС, включая нестабильную стенокардию (НС), ИМпST, ИМбпST и хронический коронарный синдром (ХКС), предоставляя надёжный набор данных для оценки эффективности диагностики и извлечения данных на основе искусственного интеллекта.

Описание

Критерии включения:

  1. Пациенты в возрасте 18 лет и старше.
  2. Клинические записи пациентов, которые ранее участвовали в исследованиях AIM-CHD (для пилотной/оптимизационной выборки) или SMART-CHD (для внутренней когорты валидации).
  3. Пациенты с диагностированным или подозреваемым ишемической болезнью сердца (ИБС), включая подтипы: нестабильная стенокардия (НС), STEMI, NSTEMI и хронический коронарный синдром (ХКС).

Критерии исключения:

  1. Клинические записи с сильной фрагментацией данных или отсутствием более 50% ключевых клинических показателей.
  2. Рукописные медицинские записи или некачественные сканы, нечитаемые для обработки оптического распознавания символов (OCR).
  3. Дублирующиеся записи или записи с противоречивыми метками «Золотого стандарта», которые не могут быть согласованы экспертным комитетом.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/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

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

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

23 февраля 2026 г.

Первичное завершение (Действительный)

1 марта 2026 г.

Завершение исследования (Действительный)

2 марта 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

24 марта 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

24 марта 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

30 марта 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

30 марта 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

24 марта 2026 г.

Последняя проверка

1 февраля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • CAD-LLM-2025-01

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Описание плана IPD

Для защиты конфиденциальности пациентов и соблюдения политик управления данными участвующих учреждений (Фувайская больница и субцентры) данные отдельных участников не будут находиться в открытом доступе. Однако агрегированные результаты исследования и статистические анализы будут включены в окончательную публикацию.

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

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. .