ChiCTR2400094116
尚未开始
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2024-12-17
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脓毒血症
医疗大语言模型MedGo在急诊疑似脓毒症识别和管理中的临床研究
医疗大语言模型MedGo在急诊疑似脓毒症识别和管理中的临床研究
回顾性研究 1)早期识别脓毒症:验证 MedGo 大语言模型在急诊科患者中早期识别脓毒症的有效性和可靠性。 2)比较诊断准确性:比较不同年资医生在有无 MedGo 辅助情况下对疑似脓毒症患者的诊断准确性和决策支持性能。 3)评估模型辅助效果:评估 MedGo 在不同严重程度和不同诊断难度病例中的辅助诊疗效果。 4)提高诊疗效率:探索如何利用人工智能工具提高急诊科医生的诊疗效率和准确性,减少误诊和漏诊的发生。 前瞻性研究 1)实时应用和验证:在急诊科中实时应用 MedGo,验证其在实际临床环境中的诊断性能。 2)动态优化模型:通过前瞻性数据收集,及时调整和优化 MedGo 模型,提高其诊断准确性和临床实用性。 3)临床决策支持:评估 MedGo 在实时临床决策中的辅助效果,提升急诊科医生的诊疗质量和效率。 4)长期预后跟踪:通过跟踪患者的治疗效果和预后情况,进一步验证 MedGo在脓毒症管理中的长期临床价值。
随机平行对照
探索性研究/预试验
由研究团队中负责数据管理的人员使用专业的计算机软件产生随机数列。
单盲,研究参与者盲
上海市科技局
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300;200
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2024-12-01
2025-12-15
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回顾性研究 入选标准: (1)年龄>=18 岁,性别不限; (2)入院前被诊断为疑似脓毒症,入院后确诊为脓毒症; 前瞻性研究入选标准: (1)年龄>=18 岁,性别不限; (2)符合 Sepsis-3 诊断标准的脓毒症患者; (3)获得知情同意并签订知情同意书。;
请登录查看1.活动期恶性肿瘤、HIV患者; 2.年龄小于18岁; 3.妊娠和哺乳期患者。;
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