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

Оценка больших моделей искусственного интеллекта для диагностики и лечения в реальных клинических случаях: многоцентровое ретроспективное исследование

26 января 2026 г. обновлено: First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

Это многоцентровое ретроспективное исследование направлено на оценку диагностической и терапевтической эффективности трёх крупных языковых моделей — ChatGPT, Gemini и Deepseek — с использованием 800 архивных историй болезни стационарных пациентов из урологических отделений четырёх третичных больниц. Исследование сосредоточится на точности и применимости этих моделей в распознавании заболеваний, предварительной диагностике и генерации рекомендаций по лечению, чтобы изучить их потенциальную ценность и ограничения в поддержке принятия клинических решений в реальных условиях.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Урологические заболевания

Вмешательство/лечение

Другой: Оценка Большой Языковой Модели (ChatGPT, Gemini, DeepSeek)

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

800

Контакты и местонахождение

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

Контакты исследования

Имя: Ning Xu
Номер телефона: +86-13235907575
Электронная почта: drxun@fjmu.edu.cn

Места учебы

Китай
- - Fuzhou, Китай
    - Рекрутинг
    - The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

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

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Исследуемая популяция была набрана из следующих учреждений: Первая университетская клиника Медицинского университета Фуцзянь, Вторая университетская клиника Медицинского университета Фуцзянь, Городская больница Шиши и Городская больница Шаову

Описание

Критерии включения:

Данные о случаях получены из четырех больниц, участвующих в исследовании, с полными и достоверными записями о диагностике и лечении.
Пациенты должны быть в возрасте 18 лет и старше, без ограничений по полу.
Полные медицинские записи, включающие следующую основную информацию: основные данные пациента, история настоящего заболевания, история прошлых заболеваний, физикальное обследование и вспомогательные исследования (включая лабораторные и визуализационные тесты).
Четкий диагноз при выписке и план лечения (включая терапевтические меры и последующее наблюдение).
Медицинские записи заархивированы, информация объективна и точна, не подвергалась изменениям.
Пациент или его законный представитель дал информированное согласие, разрешая использование их анонимизированных медицинских данных для исследовательского анализа.

Критерии исключения:

Медицинские записи со значительными пропусками информации, такими как ключевые клинические детали (история настоящего заболевания, записи о диагностике или лечении и т.д.).
Случаи, когда диагноз или план лечения неясны, или когда лечение не было полностью завершено для первоначального диагноза.
Случаи, когда основной диагноз не является урологическим.
Случаи с серьезными ошибками или несоответствиями в записях, которые могут повлиять на дальнейшую оценку.
Медицинские записи в специальных форматах или изображениях, которые невозможно прочитать (например, рукописные заметки, нестандартная документация).
Пациенты, не подписавшие форму информированного согласия или отказывающиеся от использования их медицинских данных для исследований.

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

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Диагностическая точность: Оценивается по точности Top-1 Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	Топ-1: Доля случаев, когда первый диагноз модели совпадает с истинным основным диагнозом.	До завершения исследования, в среднем 3 месяца
Диагностическая точность: оценка по точности Top-3 Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	Топ-3: Доля случаев, когда истинный диагноз входит в тройку лучших вариантов модели.	До завершения исследования, в среднем 3 месяца
Диагностическая полнота Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	Доля диагнозов модели, которые совпадают со всеми диагнозами (первичными и вторичными) в данном случае.	До завершения исследования, в среднем 3 месяца
Качество дифференциальной диагностики Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	Оценено экспертами по 5-балльной шкале Лайкерта с учётом таких факторов, как охват распространённых заболеваний, логическая ясность и специфичность	До завершения исследования, в среднем 3 месяца
Качество плана лечения Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	Оценивает, соответствуют ли рекомендации модели по лечению клиническим рекомендациям, оцениваясь экспертами по полноте, целесообразности и безопасности.	До завершения исследования, в среднем 3 месяца
Время анализа Временное ограничение: До завершения исследования, в среднем 3 месяца	5. Время, затраченное моделью ИИ на постановку диагнозов и предложение методов лечения (в секундах), отражающее возможность работы в реальном времени.	До завершения исследования, в среднем 3 месяца

Соавторы и исследователи

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

Спонсор

First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

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 (Оцененный)

1 января 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 апреля 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 июня 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

9 декабря 2025 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

26 января 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

30 января 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)