基于大语言模型的神经科病例临床诊断
2026年1月28日 更新者：Ji Xunming,MD,PhD、Capital Medical University
大型语言模型辅助医师诊断神经系统病例：一项随机对照试验
本研究是一项前瞻性随机对照试验，旨在评估与传统辅助相比，大语言模型（LLM）辅助是否能提高医生的诊断表现。
研究概览
详细说明
研究人群包括已完成至少两年神经病学培训的执业医师。
参与者按1:1的比例随机分配至LLM辅助组或常规辅助组。
在LLM辅助组中，医师由内部LLM辅助，并在提交最终诊断前可使用常规资源（例如，搜索引擎、UpToDate或临床指南）。
不允许访问任何其他LLM。
在常规辅助组中，医师仅使用常规资源，在研究期间的任何阶段均无法访问内部LLM或任何其他LLM。
主要结局指标为top-1诊断准确率。
次要结局指标包括top-3诊断准确率、完成每个病例所需的时间以及医师的诊断信心。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
40
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。
学习地点
-
-
Beijing Municipality
-
Beijing、Beijing Municipality、中国、100053
- Xuanwu Hospital Capital Medical University
-
Beijing、Beijing Municipality、中国、100000
- Beijing Luhe Hospital Affiliated to Capital Medical University
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-
Henan
-
Nanyang、Henan、中国、473000
- Nanyang Central Hospital
-
-
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
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 已完成至少两年神经病学培训的执业医师。
- 愿意参与研究并能提供书面知情同意书。
排除标准：
- 曾参与本研究中使用的内部LLM开发或数据集构建的医师。
- 曾参与为本研究构建病例数据集中所用病例患者临床护理的医师。
- 已知曾审阅或接触过本研究中使用的特定病例的医师。
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：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：LLM 辅助组
医生由内部LLM辅助，并允许使用传统资源。
不允许访问任何其他LLM。
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医生们得到内部大型语言模型的辅助，并可使用传统资源。
不允许访问任何其他大型语言模型。
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无干预：常规辅助组
在整个研究期间，医师仅使用常规资源，无法访问内部LLM或任何其他LLM。
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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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Top-1 诊断准确率
大体时间：基线
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如果医生的最终首选诊断与参考诊断或神经科医生判断为等效的临床相似诊断相符，则视为Top-1诊断正确。
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基线
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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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前三大诊断准确性
大体时间：基线
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如果参考诊断或被神经科医生判定为等效的临床相似诊断出现在医生的前三项最终诊断中，则认为前三位诊断是正确的。
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基线
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诊断所用时间
大体时间：基线
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参与者处理每起案例所花费的时间。
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基线
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诊断置信度
大体时间：基线
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医生诊断信心将采用五点李克特量表进行测量（1=非常不确定，5=非常确定）。
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基线
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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。
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)
2026年1月17日
初级完成 (实际的)
2026年1月28日
研究完成 (实际的)
2026年1月28日
研究注册日期
首次提交
2025年12月1日
首先提交符合 QC 标准的
2026年1月8日
首次发布 (实际的)
2026年1月15日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年1月29日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年1月28日
最后验证
2026年1月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- LLM-001
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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