Prestanda för ett OCR-Prompt-LLM-integrerat arbetsflöde för att extrahera flerdimensionella kliniska data vid ischemisk hjärtsjukdom (OPAL-CAD)
24 mars 2026 uppdaterad av: China National Center for Cardiovascular Diseases
Denna forskning syftar till att utvärdera ett omfattande AI-drivet arbetsflöde för både klinisk dataextraktion och diagnostisk klassificering vid kranskärlssjukdom (CAD). Genom att utnyttja OCR och stora språkmodeller (LLM) är systemet utformat för att extrahera tio nyckelparametrar (som LVEF och laboratorieresultat) och tillhandahålla diagnostiska undertyper (UA, STEMI, NSTEMI, CCS) direkt från ostrukturerade journalanteckningar. En man-maskin jämförande studie kommer att genomföras med en testgrupp på 308 patienter, där prestandan för det LLM-baserade arbetsflödet kommer att jämföras med den genomsnittliga diagnostiska noggrannheten och bearbetningstiden för sju kliniska läkare. Resultaten kommer att ge bevis för genomförbarheten av att använda LLM för att förbättra klinisk datastrukturering och diagnostisk effektivitet inom kardiologi.
Studieöversikt
Status
Avslutad
Intervention / Behandling
Studietyp
Observationell
Inskrivning (Faktisk)
308
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studieorter
-
-
-
Beijing, Kina, 100037
- Fuwai Hospital
-
-
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Ja
Testmetod
Sannolikhetsprov
Studera befolkning
Studiepopulationen består av 308 patienter diagnosticerade med olika undertyper av kranskärlssjukdom (CAD).
Kohorten härrör från två stora kliniska studier: AIM-CHD-studien (för pilottestning och promptoptimering) och SMART-CHD-studien (för intern validering), båda genomförda på Fuwai-sjukhuset.
Dessutom ingår en extern valideringskohort bestående av patienter från 8 oberoende kliniska undercentra över hela Kina för att säkerställa geografisk och institutionell mångfald.
Populationen täcker ett spektrum av CAD-presentationer, inklusive instabil angina (UA), STEMI, NSTEMI och kroniskt koronart syndrom (CCS), vilket ger en robust datamängd för utvärdering av AI-driven diagnostik och dataextraheringsprestanda.
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Patienter som är 18 år eller äldre.
- Kliniska journaler från patienter som tidigare deltagit i AIM-CHD-studien (för pilot-/promptoptimeringsgruppen) eller SMART-CHD-studien (för den interna valideringskohorten).
- Patienter med diagnos eller misstanke om kranskärlssjukdom (CAD), inklusive undertyper: Instabil Angina (UA), STEMI, NSTEMI och Kroniskt Kranskärlssyndrom (CCS).
Exklusionskriterier:
- Kliniska journaler med allvarlig datafragmentering eller där mer än 50 % av de viktigaste kliniska indikatorerna saknas.
- Handskrivna medicinska journaler eller lågkvalitativa skanningar som inte går att läsa med optisk teckenigenkänning (OCR).
- Duplicerade journaler eller journaler med motstridiga "Guldstandard"-etiketter som inte kan avstämmas av expertkommittén.
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Testkohort
Denna grupp består av 50 patientjournaler från AIM-CHD-studien vid Fuwai Hospital.
Dessa data används specifikt för att förfina OCR-bearbetning och optimera Prompt Engineering för det LLM-baserade arbetsflödet.
|
Interventionen är ett automatiserat kliniskt datahanteringssystem som integrerar optisk teckenigenkänning (OCR), optimerad prompt-teknik och stora språkmodeller (LLM). Arbetsflödet bearbetar ostrukturerade journalsystem för att extrahera 10 viktiga kliniska indikatorer (t.ex. LVEF, CAD-subtyper, medicinering) och klassificerar patienten i specifika kranskärlssjukdomskategorier (UA, STEMI, NSTEMI, CCS).
Standardiserad manuell process där erfarna kliniska läkare samlar in och tolkar patientinformation från journaler.
Detta fungerar som mänsklig referenspunkt för att jämföra diagnostisk noggrannhet och operativ effektivitet.
|
|
Intern valideringskohort
Denna kohort inkluderar 188 kliniska fall hämtade från SMART-CHD-studien vid Fuwai Hospital.
Dessa journaler fungerar som den primära interna referensen för att utvärdera LLM-arbetsflödets diagnostiska och extraktionsnoggrannhet mot den etablerade grundsanningen.
|
Interventionen är ett automatiserat kliniskt datahanteringssystem som integrerar optisk teckenigenkänning (OCR), optimerad prompt-teknik och stora språkmodeller (LLM). Arbetsflödet bearbetar ostrukturerade journalsystem för att extrahera 10 viktiga kliniska indikatorer (t.ex. LVEF, CAD-subtyper, medicinering) och klassificerar patienten i specifika kranskärlssjukdomskategorier (UA, STEMI, NSTEMI, CCS).
Standardiserad manuell process där erfarna kliniska läkare samlar in och tolkar patientinformation från journaler.
Detta fungerar som mänsklig referenspunkt för att jämföra diagnostisk noggrannhet och operativ effektivitet.
|
|
Extern valideringskohort
Denna kohort omfattar 70 patientjournaler som samlats in från 8 oberoende underenheter (exklusive Fuwai Hospital) för att bedöma modellens generaliserbarhet och robusthet över olika kliniska miljöer och olika journalformat.
|
Interventionen är ett automatiserat kliniskt datahanteringssystem som integrerar optisk teckenigenkänning (OCR), optimerad prompt-teknik och stora språkmodeller (LLM). Arbetsflödet bearbetar ostrukturerade journalsystem för att extrahera 10 viktiga kliniska indikatorer (t.ex. LVEF, CAD-subtyper, medicinering) och klassificerar patienten i specifika kranskärlssjukdomskategorier (UA, STEMI, NSTEMI, CCS).
Standardiserad manuell process där erfarna kliniska läkare samlar in och tolkar patientinformation från journaler.
Detta fungerar som mänsklig referenspunkt för att jämföra diagnostisk noggrannhet och operativ effektivitet.
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Total diagnostisk- och extraktionsnoggrannhet
Tidsram: Genom studiens slutförande, i genomsnitt 3 månader.
|
För att beräkna den totala noggrannhetsgraden för det LLM-baserade arbetsflödet över 308 fall (inklusive pilotserien, den interna valideringskohorten och den externa valideringskohorten) för 10 kliniska indikatorer (t.ex. LVEF, blodsocker etc.) och 4 diagnostiska undertyper av kranskärlssjukdom.
Noggrannhet definieras som andelen fall där LLM:s extraktion eller diagnostiska resultat är helt överensstämmande med 'Guldstandarden' som fastställts av mänskliga kliniska experter.
|
Genom studiens slutförande, i genomsnitt 3 månader.
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
23 februari 2026
Primärt slutförande (Faktisk)
1 mars 2026
Avslutad studie (Faktisk)
2 mars 2026
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
24 mars 2026
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
24 mars 2026
Första postat (Faktisk)
30 mars 2026
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
30 mars 2026
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
24 mars 2026
Senast verifierad
1 februari 2026
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- CAD-LLM-2025-01
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
NEJ
IPD-planbeskrivning
För att skydda patienternas integritet och följa datahanteringspolicyerna hos de deltagande institutionerna (Fuwai Hospital och undercentra) kommer individuella deltagardata inte att göras offentligt tillgängliga.
Sammanställda studieresultat och statistiska analyser kommer dock att ingå i den slutliga publikationen.
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .