Volver a Ensayos Clínicos
NCT07045207
Evaluación de las decisiones tomadas por la inteligencia artificial y por expertos humanos en el cáncer colorrectal.
Aún no reclutando
Descripción
El objetivo de este estudio observacional es evaluar la consistencia en la toma de decisiones entre los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y los equipos multidisciplinarios (MDT) expertos en pacientes adultos diagnosticados con cáncer colorrectal que se sometieron a consulta con el MDT entre enero de 2023 y diciembre de 2024.
Las preguntas principales que pretende responder son:
¿Qué tan consistentes son las decisiones de tratamiento generadas por los LLM en comparación con las decisiones reales del MDT? ¿Muestran diferentes LLM (por ejemplo, ChatGPT, DeepSeek) diferentes niveles de concordancia con las recomendaciones de los expertos? ¿Qué factores clínicos contribuyen a las diferencias entre las decisiones generadas por la IA y las decisiones de los expertos humanos? Los investigadores compararán las recomendaciones de tratamiento generadas por la IA con las decisiones del MDT del mundo real utilizando registros de pacientes anonimizados para determinar si los LLM pueden respaldar de manera confiable la toma de decisiones clínicas en oncología.
Los participantes:
* Tendrán sus datos clínicos desidentificados (por ejemplo, imágenes, patología, notas del MDT) procesados a través de varios LLM.
* No se les contactará ni recibirán ninguna intervención, ya que este es un estudio retrospectivo que utiliza únicamente registros clínicos existentes.
Las preguntas principales que pretende responder son:
¿Qué tan consistentes son las decisiones de tratamiento generadas por los LLM en comparación con las decisiones reales del MDT? ¿Muestran diferentes LLM (por ejemplo, ChatGPT, DeepSeek) diferentes niveles de concordancia con las recomendaciones de los expertos? ¿Qué factores clínicos contribuyen a las diferencias entre las decisiones generadas por la IA y las decisiones de los expertos humanos? Los investigadores compararán las recomendaciones de tratamiento generadas por la IA con las decisiones del MDT del mundo real utilizando registros de pacientes anonimizados para determinar si los LLM pueden respaldar de manera confiable la toma de decisiones clínicas en oncología.
Los participantes:
* Tendrán sus datos clínicos desidentificados (por ejemplo, imágenes, patología, notas del MDT) procesados a través de varios LLM.
* No se les contactará ni recibirán ninguna intervención, ya que este es un estudio retrospectivo que utiliza únicamente registros clínicos existentes.
Criterios de Elegibilidad
Criterios de inclusión:
- Pacientes con un diagnóstico histológico confirmado de cáncer colorrectal.
- Pacientes que hayan recibido una consulta de un equipo multidisciplinario (MDT) en el Hospital Oncológico de la Universidad de Pekín entre el 1 de enero de 2023 y el 31 de diciembre de 2024.
- Disponibilidad de registros clínicos completos, que incluyan (notas de la consulta del MDT, informes de imagenología por TC o RM, informes de patología, resúmenes médicos de consultas externas o hospitalizaciones).
Criterios de exclusión:
- Registros médicos incompletos o faltantes relacionados con la toma de decisiones del MDT.
- Consultas del MDT realizadas con fines no oncológicos (por ejemplo, evaluación de hernia, planificación de estoma).
- Falta de datos clínicos críticos, como informes de imagenología o patología.
- Registros duplicados o contradictorios que impidan un análisis de datos fiable.
Información del Ensayo
NCT07045207
Aún no reclutando
Sin fase definida
1500 participantes
Jul 2025
Jun 2026
Ubicaciones1
China (1)
Peking University Cancer Hospital
Beijing