机器学习构建急诊病人计算机辅助病史、体格检查与诊断系统（二） (MLD)
2023年2月20日 更新者：National Taiwan University Hospital
在急诊科（ED），医生需要在短时间内完成对患者的评估和管理，这需要医疗系统中不同的病史采集和体检技能。
随着机器学习（ML）的发展，自然语言处理（NLP）变得容易获得。 此外，电子病历（EMR）已在医疗系统中得到广泛应用。 越来越多的工具试图从 EMR 中获取某些信息，以帮助临床工作人员处理不断增加的患者数据并改善患者护理。
然而，犯错是人之常情。 医生可能会遗漏一些重要的体征或症状，或者忘记将其记录在案，尤其是在繁忙的急诊室中。 当出现医疗法律问题或国家健康保险审查时，将导致不利的结果。 该条件可能会受到 EMR 支持系统的限制。 护理质量也会提高。
研究人员正计划通过 NLP 和机器学习来分析急诊室的 EMR。 建立分诊数据、主诉、既往史、现病和体格检查之间的联系。 在找到关系后，调查人员将尝试预测初步诊断和患者处置。 此后，研究人员可以尝试预测患者的病史采集和体格检查的关键要素，并在遗漏发生时通知医生。 研究人员希望该系统可以提高医疗记录和患者护理的质量。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (预期的)
3000
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Hui-Chih Wang, Dr.
- 电话号码：+88623123456
- 邮箱：ticoer@ntuh.gov.tw
研究联系人备份
- 姓名：Hsin-Hsi Chen, Dr.
- 电话号码：311 +886233664888
- 邮箱：hhchen@ntu.edu.tw
学习地点
-
-
-
Taipei、台湾、100
- 招聘中
- National Taiwan University Hospital
-
接触：
- Wang, Dr.
- 电话号码：265659 886-2-23123456
- 邮箱：ticoer@ntuh.gov.tw
-
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
20年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 二十多岁
- 非外伤患者
排除标准：
- 因行政原因排除患者（出具医疗证明）
- 排除非紧急原因的患者，例如简单的针灸、病毒筛查和药物处方。
- 不包括分配到重症监护站的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：三倍
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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无干预：控制
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实验性的：实验性的
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将患者分诊分类后随机分配到两组。
有 AI 干预的一组，另一组没有 AI 干预。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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高级医生鉴定
大体时间：24小时
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通过既定问卷进行测量的高级医生评估。
初级医生完成患者访谈和临床笔记记录后，高级医生将填写经过专家验证的临床笔记质量评估问卷。
问卷设计采用5分李克特量表，分数越高，结果越好。
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24小时
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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诊断预测的准确性
大体时间：患者从 ED 出院，最多 1 周
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预测诊断与最终诊断匹配的百分比。
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患者从 ED 出院，最多 1 周
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诊断预测的合理性
大体时间：24小时
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高级医生将评估预测诊断的合理性。
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24小时
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 学习椅：Huang, Dr.、National Taiwan University Hospital
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年12月12日
初级完成 (预期的)
2023年3月30日
研究完成 (预期的)
2023年3月30日
研究注册日期
首次提交
2022年10月10日
首先提交符合 QC 标准的
2022年10月25日
首次发布 (实际的)
2022年10月27日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2023年2月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年2月20日
最后验证
2022年12月1日
更多信息
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