ChiCTR2500104394尚未招募不适用
使用多模态大语言模型辅助门诊患者分诊的应用研究
医院经费支持1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 250 人开始时间: 2024年2月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 250
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 分诊准确性
研究概览
简要总结
研究目的旨在使用多模态大语言模型门诊分诊的应用价值。评估其在准确性和效率上的表现，并与传统分诊方法进行比较。探究该模型能否有效减轻医务人员的工作负担，同时提高分诊的速度和质量。此外，评估该模型在预测需进一步住院治疗的能力。还包括调查患者对使用 AI 辅助分诊系统的接受度和满意度。分析采用这种技术的经济效益，包括成本节约和资源的优化配置。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 横断面
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.所有进入门诊分诊流程的患者。
- •2.年龄 18 岁及以上。
排除标准
- •重度认知障碍或无法沟通的患者。
- •已有明确转诊到特定科室的患者（例如部分外地转诊病人或 120 转运患者，该部分患者可能直接进入绿色通道）。
- •正在参与其他临床试验；
- •拒绝签署知情同意书者。
研究组 & 干预措施
大模型辅助分诊组
结局指标
主要结局
分诊准确性
分诊时间效率
医疗资源分配
次要结局
- 患者满意度
- 风险预测能力
- 医务人员满意度
- 经济评估
- 系统适应性和稳定性
研究者
研究点 (1)
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