Система OCR-LLM с сохранением конфиденциальности для субтипирования коронарного синдрома на основе истории настоящего заболевания при поступлении: многоцентровая валидация в Китае и США (OCR-LLM-CHD)
27 февраля 2026 г. обновлено: China National Center for Cardiovascular Diseases
Разработка и многоцентровая валидация конфиденциального OCR-LLM конвейера для классификации четырех подтипов коронарного синдрома с использованием данных госпитального HPI в гетерогенных системах EHR
Это исследование разрабатывает и валидирует конфиденциальный OCR-LLM конвейер, который преобразует историю настоящего заболевания (HPI) при поступлении в структурированные подтипы коронарного синдрома (STEMI, NSTEMI, нестабильная стенокардия и хронический коронарный синдром).
Система сначала извлекает текст из обезличенных изображений HPI с использованием локально развернутого OCR, затем применяет большие языковые модели с фиксированным диагностическим запросом для генерации классификации подтипов и доказательств.
Производительность оценивается во внутренней валидационной когорте и нескольких внешних наборах данных, охватывающих гетерогенные шаблоны EHR, случаи из отделения неотложной помощи и англоязычный набор данных из MIMIC-IV.
Исследование удобства использования клиницистами оценивает изменения в точности диагностики и времени с использованием инструмента и без него.
Обзор исследования
Статус
Еще не набирают
Условия
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
10
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Xiaojin Gao, Dr
- Номер телефона: +86010 88322415
- Электронная почта: sophie_gao@sina.com
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
Н/Д
Метод выборки
Вероятностная выборка
Исследуемая популяция
Исследуемая популяция включает (1) обезличенные записи клинических случаев и (2) врачей-участников для тестирования удобства использования.
Для когорт, основанных на записях, подходящие случаи содержат историю настоящего заболевания (HPI) при поступлении/обращении (текст или текст, полученный из изображения), достаточную для подтипирования 4-классового коронарного синдрома (например, STEMI, NSTEMI, нестабильная стенокардия, хронический коронарный синдром).
Записи анализируются на уровне случая и организованы в пять когорт на основе наборов данных (внутренняя валидация, внешняя валидация в нескольких центрах, внешняя валидация в отделении неотложной помощи, внешняя валидация на английских электронных медицинских картах и удобство использования для клиницистов).
Эталонные метки назначаются с использованием заранее определенного процесса клинической оценки.
Описание
Критерии включения: Госпитализации с данными истории настоящего заболевания при поступлении, документирующими симптомы
2a4afaef-9dc1-47fc-874f-9dffaf7…
имеющие отношение к субтипированию коронарного синдрома.
Случаи с достаточной документацией для отнесения к одному из четырёх целевых подтипов (ИМпST, ИМбпST, НС, ХКС) по результатам верификации.
-
Критерии исключения: Неясный подтип или неполная/ненадёжная временная информация, препятствующая отнесению по «золотому стандарту».
Основная причина госпитализации, не связанная с ИБС, после скрининга (для когорты MIMIC-IV).
-
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 |
|---|---|
|
Внутренняя когорта разработки и валидации
Ретроспективная когорта использовалась для разработки модели и внутренней валидации.
Входные данные представляют собой обезличенные записи HPI при поступлении (изображение или текст) из набора данных AIM-CHD.
Экспертная оценка предоставляет эталонные метки для 4-классовой подтипизации коронарного синдрома (STEMI, NSTEMI, нестабильная стенокардия, хронический коронарный синдром).
|
Автоматизированный рабочий процесс управления клиническими данными, объединяющий оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированную инженерию промптов и большие языковые модели (LLM).
Система обрабатывает неструктурированные записи стационарных пациентов/отделения неотложной помощи (в основном историю настоящего заболевания при поступлении и связанный с ним повествовательный текст) для извлечения предварительно заданных ключевых клинических показателей (например, фракция выброса левого желудочка, подтип коронарного синдрома, лекарственные препараты) и классификации случаев в предварительно заданные категории ишемической болезни сердца (например, нестабильная стенокардия, STEMI, NSTEMI, хронический коронарный синдром).
Рабочий процесс выводит структурированные поля и результат классификации с подтверждающими выдержками доказательств.
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клиницисты изучают медицинские записи пациентов и извлекают те же заранее определенные клинические показатели и категории ишемической болезни сердца, используя обычное клиническое суждение и анализ документации.
Это ручное извлечение служит эталоном, с которым сравнивается точность диагностики, полнота и операционная эффективность автоматизированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM.
|
|
Мультицентровая внешняя валидационная когорта
Ретроспективное многоцентровое когортное исследование использовалось для внешней валидации с учетом разнородных шаблонов электронных медицинских карт и стилей документации.
Обезличенные записи HPI при поступлении обрабатываются через тот же OCR-LLM конвейер, и прогнозы сравниваются с эталонными метками, проверенными экспертами, для оценки обобщаемости.
|
Автоматизированный рабочий процесс управления клиническими данными, объединяющий оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированную инженерию промптов и большие языковые модели (LLM).
Система обрабатывает неструктурированные записи стационарных пациентов/отделения неотложной помощи (в основном историю настоящего заболевания при поступлении и связанный с ним повествовательный текст) для извлечения предварительно заданных ключевых клинических показателей (например, фракция выброса левого желудочка, подтип коронарного синдрома, лекарственные препараты) и классификации случаев в предварительно заданные категории ишемической болезни сердца (например, нестабильная стенокардия, STEMI, NSTEMI, хронический коронарный синдром).
Рабочий процесс выводит структурированные поля и результат классификации с подтверждающими выдержками доказательств.
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клиницисты изучают медицинские записи пациентов и извлекают те же заранее определенные клинические показатели и категории ишемической болезни сердца, используя обычное клиническое суждение и анализ документации.
Это ручное извлечение служит эталоном, с которым сравнивается точность диагностики, полнота и операционная эффективность автоматизированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM.
|
|
Когорта внешней валидации отделения неотложной помощи
Ретроспективная когорта, отражающая реальный рабочий процесс отделения неотложной помощи.
Обезличенные записи HPI о поступлении в ОНП используются для оценки производительности модели в условиях ограниченного времени и информации, а также для проверки устойчивости к вариативности документации ОНП.
|
Автоматизированный рабочий процесс управления клиническими данными, объединяющий оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированную инженерию промптов и большие языковые модели (LLM).
Система обрабатывает неструктурированные записи стационарных пациентов/отделения неотложной помощи (в основном историю настоящего заболевания при поступлении и связанный с ним повествовательный текст) для извлечения предварительно заданных ключевых клинических показателей (например, фракция выброса левого желудочка, подтип коронарного синдрома, лекарственные препараты) и классификации случаев в предварительно заданные категории ишемической болезни сердца (например, нестабильная стенокардия, STEMI, NSTEMI, хронический коронарный синдром).
Рабочий процесс выводит структурированные поля и результат классификации с подтверждающими выдержками доказательств.
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клиницисты изучают медицинские записи пациентов и извлекают те же заранее определенные клинические показатели и категории ишемической болезни сердца, используя обычное клиническое суждение и анализ документации.
Это ручное извлечение служит эталоном, с которым сравнивается точность диагностики, полнота и операционная эффективность автоматизированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM.
|
|
Английская когорта внешней валидации ЭМИС
Ретроспективная когорта, полученная из общедоступной обезличенной базы данных MIMIC-IV.
Тексты приемных записей/анамнеза на английском языке используются для оценки кросс-языковой переносимости и производительности тех же классификационных промптов и правил постобработки по сравнению с референсными метками, полученными путем согласования/структурированного картирования диагнозов (как предварительно определено в протоколе).
|
Автоматизированный рабочий процесс управления клиническими данными, объединяющий оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированную инженерию промптов и большие языковые модели (LLM).
Система обрабатывает неструктурированные записи стационарных пациентов/отделения неотложной помощи (в основном историю настоящего заболевания при поступлении и связанный с ним повествовательный текст) для извлечения предварительно заданных ключевых клинических показателей (например, фракция выброса левого желудочка, подтип коронарного синдрома, лекарственные препараты) и классификации случаев в предварительно заданные категории ишемической болезни сердца (например, нестабильная стенокардия, STEMI, NSTEMI, хронический коронарный синдром).
Рабочий процесс выводит структурированные поля и результат классификации с подтверждающими выдержками доказательств.
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клиницисты изучают медицинские записи пациентов и извлекают те же заранее определенные клинические показатели и категории ишемической болезни сердца, используя обычное клиническое суждение и анализ документации.
Это ручное извлечение служит эталоном, с которым сравнивается точность диагностики, полнота и операционная эффективность автоматизированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM.
|
|
Когорта удобства использования для клиницистов
Проспективная когорта для оценки удобства использования.
Врачи выполняют структурированную задачу по подтипированию коронарного синдрома, используя случаи анамнеза при поступлении.
Исходы включают диагностическую точность и время выполнения; внутриучастниковые сравнения могут проводиться между условиями без помощи и с помощью инструмента, как предварительно определено.
|
Автоматизированный рабочий процесс управления клиническими данными, объединяющий оптическое распознавание символов (OCR), оптимизированную инженерию промптов и большие языковые модели (LLM).
Система обрабатывает неструктурированные записи стационарных пациентов/отделения неотложной помощи (в основном историю настоящего заболевания при поступлении и связанный с ним повествовательный текст) для извлечения предварительно заданных ключевых клинических показателей (например, фракция выброса левого желудочка, подтип коронарного синдрома, лекарственные препараты) и классификации случаев в предварительно заданные категории ишемической болезни сердца (например, нестабильная стенокардия, STEMI, NSTEMI, хронический коронарный синдром).
Рабочий процесс выводит структурированные поля и результат классификации с подтверждающими выдержками доказательств.
Стандартный ручной процесс, при котором опытные клиницисты изучают медицинские записи пациентов и извлекают те же заранее определенные клинические показатели и категории ишемической болезни сердца, используя обычное клиническое суждение и анализ документации.
Это ручное извлечение служит эталоном, с которым сравнивается точность диагностики, полнота и операционная эффективность автоматизированного рабочего процесса OCR-Prompt-LLM.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Общая точность классификации
Временное ограничение: 1 месяц
|
Временные рамки: До завершения оценки набора данных (внутренние + внешние когорты) Описание: Доля случаев с правильным определением подтипа (STEMI/NSTEMI/UA/CCS) по сравнению с эталонным стандартом, утвержденным экспертами. |
1 месяц
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
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)
28 февраля 2026 г.
Первичное завершение (Оцененный)
8 марта 2026 г.
Завершение исследования (Оцененный)
8 марта 2026 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
27 февраля 2026 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
27 февраля 2026 г.
Первый опубликованный (Действительный)
4 марта 2026 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
4 марта 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
27 февраля 2026 г.
Последняя проверка
1 февраля 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Боль
- Неврологические проявления
- Сосудистые заболевания
- Сердечно-сосудистые заболевания
- Патологические процессы
- Сердечные заболевания
- Инфаркт
- Некроз
- Артериосклероз
- Артериальные окклюзионные заболевания
- Коронарная болезнь
- Ишемия миокарда
- Ишемия
- Боль в груди
- Патологические состояния, признаки и симптомы
- Признаки и симптомы
- Инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST
- Инфаркт миокарда без подъема сегмента ST
- Ишемическая болезнь сердца
- Инфаркт миокарда
- Острый коронарный синдром
- Стенокардия
Другие идентификационные номера исследования
- CAD-LLM-002
- Sponsor (Другой номер гранта/финансирования: Sponsor)
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 (Больница Фувай и субцентры) индивидуальные данные участников не будут общедоступными.
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. .