A Privacy-Preserving OCR-LLM System for Coronary Syndrome Subtyping From Admission HPI: Multicenter Validation in China and the US
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: OCR-Prompt-LLM Information Extraction and Classification Workflow (OCR-Prompt-LLM), Manual Clinical Data Review.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Coronary Artery Disease (CAD) (E.G., Angina, Myocardial Infarction, and Atherosclerotic Heart Disease (ASHD)), Acute Coronary Syndromes, ST-segment Elevation Myocardial Infarction (STEMI), Non-ST-Segment Elevation Myocardial Infarction (NSTEMI). Базовые параметры: от 18 лет · 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
- Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
- 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
Development and Multicenter Validation of a Privacy-Preserving OCR-LLM Pipeline for Four-Subtype Coronary Syndrome Classification Using Admission HPI Across Heterogeneous EHR Systems
Обзор
This study develops and validates a privacy-preserving OCR-LLM pipeline that converts admission history of present illness (HPI) records into structured coronary syndrome subtypes (STEMI, NSTEMI, unstable angina, and chronic coronary syndrome). The system first extracts text from de-identified HPI images using locally deployed OCR, then applies large language models with a fixed diagnostic prompt to generate subtype classification and evidence. Performance is evaluated in an internal validation cohort and multiple external datasets covering heterogeneous EHR templates, emergency department cases, and an English dataset from MIMIC-IV. A clinician usability study assesses changes in diagnostic accuracy and time with and without tool assistance.
Вмешательства
- Устройство OCR-Prompt-LLM Information Extraction and Classification Workflow (OCR-Prompt-LLM)
An automated clinical data management workflow integrating Optical Character Recognition (OCR), optimized prompt engineering, and large language models (LLMs). The system processes unstructured inpatient/ED records (primarily admission history of present illness and related narrative text) to extract prespecified key clinical indicators (e.g., left ventricular ejection fraction, coronary syndrome subtype, medications) and to classify cases into prespecified coronary artery disease categories (e. - Устройство Manual Clinical Data Review
Standard manual process in which experienced clinicians review patient medical records and extract the same prespecified clinical indicators and coronary artery disease categories using routine clinical judgment and documentation review. This manual abstraction serves as the human benchmark for comparing diagnostic accuracy, completeness, and operational efficiency against the automated OCR-Prompt-LLM workflow.
Первичные конечные точки
- Overall classification accuracy [Срок оценки: 1 month]
Критерии участия
Inclusion Criteria:Hospital encounters with admission HPI documenting sym
2a4afaef-9dc1-47fc-874f-9dffaf7…
evant to coronary syndrome subtyping.
Cases with sufficient documentation to assign one of four target subtypes (STEMI, NSTEMI, UA, CCS) by adjudication.
\-
Exclusion Criteria: Unclear subtype or incomplete/uncertain time information preventing gold standard assignment.
Non-CHD primary reason for admission after screening (for MIMIC-IV cohort).
\-
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Идентификаторы
NCT: NCT07449429 · CAD-LLM-002 · Sponsor