Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Integrating an AI-Driven Hydronephrosis Decision-Making Tool

6. května 2026 aktualizováno: Mandy Rickard, The Hospital for Sick Children

Integration of a Hydronephrosis AI-Driven Decision-Making Tool Into Clinical Practice: A Clinical Trial

Hydronephrosis is a common congenital kidney anomaly. While most cases resolve on their own, some require surgery. Clinicians rely on repeated ultrasounds and sometimes invasive tests to decide if surgery is needed, but predicting outcomes is difficult. Researchers at SickKids developed an AI model that analyzes ultrasound images to assist in diagnosing and managing hydronephrosis. This study tests how well the AI integrates into real-world care. Clinicians will first make care decisions without AI and then review the AI's prediction before deciding whether to change their plan. A separate expert, unaware of whether AI influenced the first clinician's plan, will make the final decision to ensure care remains unchanged. The study will assess whether AI improves decision-making, reduces unnecessary tests, and fits into clinical workflows. If successful, the AI model could serve as a complementary tool to make diagnoses more efficient and precise while minimizing invasive procedures.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Intervence / Léčba

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

322

Fáze

  • Nelze použít

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Inclusion Criteria:

  • Seen for HN in-person in the Pediatric Urology clinic with ultrasound scans taken at SickKids
  • New and follow-up patients 0-24 months.

Exclusion Criteria:

  • Older than 24m
  • Concurrent urinary tract anomalies (duplex configurations; PUV etc.)
  • History of renal surgical intervention (post-op patients)

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Jiný
  • Přidělení: N/A
  • Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: AI Model Intervention Arm
When children with HN are seen in clinic, their ultrasound imaging and history will be provided to an initial clinician who will first formulate a plan of care without access to the AI model as per the standard of care. After the initial plan is documented and before discussion with the primary provider, the initial clinician will then be granted access to the AI model, where they can input the ultrasound images and receive the model's prediction. The clinician can choose to modify or maintain their drafted plan based on the model's output. The clinician's final drafted plan will subsequently be discussed with the blinded final clinical expert (primary provider) who will make the final decision to maintain the standard of care for each patient. The final clinical expert will be blinded to whether the initial clinician changed their plan or not given the AI model
The AI intervention is a deep learning algorithm used to predict obstructive hydronephrosis. It was developed at SickKids and has recently completed the silent trial phase. This clinical trial aims to validate the model's clinical integration by assessing its impact on clinician decision-making and care plan recommendations. To uphold standard care, a blinded clinician will make final decisions.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Change in Clinician Management Decisions Following Exposure to the AI Model
Časové okno: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
The proportion of clinician management decisions revised immediately after exposure to the AI model output. Management decisions include: (1) discharge, (2) monitor with ultrasound, (3) additional invasive testing, or (4) referral for surgery.
Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Agreement Between Clinician Decisions and Expert Reference Decisions Using Cohen's Kappa
Časové okno: Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
Agreement between clinician management decisions and the expert reference decision will be assessed before and after AI exposure using Cohen's kappa statistic. Higher kappa values indicate greater agreement.
Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
Proportion of Management Decision Changes Stratified by Clinician Experience Level
Časové okno: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
The proportion of clinician management decisions revised after AI model exposure will be compared across clinician subgroups, including training level and years of experience.
Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Odhadovaný)

1. srpna 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. ledna 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. ledna 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

16. dubna 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

6. května 2026

První zveřejněno (Aktuální)

12. května 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

12. května 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

6. května 2026

Naposledy ověřeno

1. května 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit