ChiCTR2500115771Not yet recruiting回顾性研究
基于多中心骨科电子病历的全流程大语言模型智能代理回顾性验证研究
自选课题（自筹）1 site in 1 countryStarted: January 1, 2026Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- 回顾性研究
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 任务级诊断与决策准确性
Study Overview
Brief Summary
回顾性评估基于 LLM 的骨科全流程智能代理，在单中心和多中心真实 EHR 数据上的任务级诊断与决策预测准确性及稳定性。通过人机对比实验比较 LLM 智能代理与不同年资骨科医生，以及非骨科医生在关键临床任务上的表现，并评估“医生+AI 协同”模式是否优于单纯医生或单纯 AI。
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 连续入组
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to 120 (—)
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •1.年龄 ≥18 岁；
- •2.在瑞金医院（及合作中心）骨科住院 ≥24 小时；
- •3.有完整的入院记录、至少一次手术记录或围手术期管理记录、出院小结；
- •4.电子病历文书为中文或中英文混合，便于文本处理；
- •5.电子病历中记录了 11 个核心任务相关的关键信息（诊断、手术方案、医嘱、康复建议、会诊意见等）。
Exclusion Criteria
- •1.非骨科住院（如骨科会诊但住院在其他科室者）；
- •2.仅急诊留观、日间手术等非正式住院；
- •3.重要文书严重缺失或不清（无法确定主要诊断或手术类型）；
- •4.病例涉及特殊隐私或法律纠纷，经伦理评估不宜纳入分析者；
- •5.文本因技术原因无法解析。
Arms & Interventions
人机对比评估组
Outcomes
Primary Outcomes
任务级诊断与决策准确性
Time Frame: 模型推理完成时
任务正确率 / 符合率
Time Frame: 医生完成指定任务后
Secondary Outcomes
- 模型泛化能力与稳定性(模型在外部测试集上评估时)
Investigators
Study Sites (1)
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