AI-Assisted Medical Decision-Making
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: AI-associated strategy.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Real-world Study. Базовые параметры: Без ограничений · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Китай
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
A Cohort Study to Evaluate an Artificial Intelligence Model for Assisting Medical Decision-Making Using Real-Time Hospital-Wide Electronic Health Record Data
Обзор
The study builds and applies an AI model to help doctors predict patient diagnoses and outcomes, such as survival or hospital stay. Real-time, multimodal data (labs, vital signs, history, imaging) from hospital records will be used. Patients will be tracked to compare the AI's performance with standard care. The goal is to improve diagnosis and treatment accuracy in a real-world, prospective study.
Подробное описание
This study aims to build and apply an artificial intelligence (AI) model to assist doctors in predicting patient diagnoses and outcomes, such as survival or hospital stay length. Patients will be enrolled across the hospital, and real-time, multimodal health data-including lab results, vital signs, medical history, and imaging-from electronic health records will be used. The study will follow participants to evaluate the AI model's performance against standard practice. The goal is to improve the accuracy and speed of diagnoses and treatments, enhancing patient care. This prospective study tests the model in real-world hospital settings.
Вмешательства
- Другое AI-associated strategy
The intervention in this study involves an AI system that leverages multimodal data fusion to support the clinical decision-making and evaluation of diseases. Patients in this cohort will undergo standard examinations, with clinical decisions guided by the recommendations generated by the AI system.
Первичные конечные точки
- Area Under the Curve (AUC) [Срок оценки: 1 year]
- Overall Hospital Resource Utilization Improvement [Срок оценки: 1 year]
- Population-Level Diagnostic Accuracy Enhancement [Срок оценки: 1 year]
- System-Wide Reduction in Adverse Event Rates [Срок оценки: 1 year]
Вторичные конечные точки (4)
- Overall Improvement in Hospital Patient Outcomes [Срок оценки: 1 year]
- Enhancement of Healthcare System Efficiency [Срок оценки: 1 year]
- Population Health Impact Score [Срок оценки: 1 year]
- Long-Term Public Health Benefit Index [Срок оценки: 1 year]
Критерии участия
Критерии включения
- Patients admitted to any department of the hospital (e.g., ICU, general wards, emergency, outpatient services) during the study period.
- Patients with available real-time electronic health record (EHR) data, including at least two of the following: laboratory results, vital signs, medical history, and imaging data.
Критерии исключения
Patients currently enrolled in another clinical trial that could interfere with data collection or outcomes of this study.
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Да
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Китай · 2 центра
- First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University — Wenzhou
- Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University — Wenzhou
Идентификаторы
NCT: NCT06846229 · AI Prediction