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

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models

23. července 2026 aktualizováno: Mariam Ahmed Hossam, Cairo University

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models in Endodontics Using Expert Consensus as the Reference Standard

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the performance of three large language models-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-in endodontic diagnosis and case difficulty assessment. The models will be evaluated against expert consensus as the reference standard using standardized clinical data and periapical radiographs. Diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus will be assessed to determine the potential of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the diagnostic accuracy and endodontic case difficulty assessment of three LLMs-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-with expert consensus as the reference standard. Adult patients requiring primary endodontic treatment or retreatment will undergo routine clinical examination, pulp sensibility testing, and periapical radiographic assessment. Standardized clinical information and radiographs will be provided to each LLM and to four experienced endodontists independently. Expert consensus, defined as agreement among at least three of four experts, will serve as the reference standard. The primary outcomes are diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus for pulpal and periapical diagnosis and endodontic case difficulty assessment according to the American Association of Endodontists (AAE) criteria. The findings will provide evidence regarding the reliability of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics and their potential role in improving diagnostic consistency and treatment planning.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

342

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

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
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Systemically healthy adult patients (≥16 years) requiring primary endodontic treatment or retreatment at the Endodontic Department, Faculty of Dentistry, Cairo University, who provide informed consent.

Popis

Inclusion Criteria:

  1. Age above 16 years old.
  2. Systemically healthy patient (ASA I or II).
  3. Requiring endodontic treatment or retreatment
  4. Patient's acceptance to participate in the study

Exclusion Criteria:

  1. Medically compromised patients.
  2. Pregnant women.
  3. Traumatic dental injuries
  4. Low quality periapical radiograph

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

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Diagnostic accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 for pulpal and periapical diagnosis
Časové okno: At baseline
Diagnostic performance of each large language model compared with the expert consensus reference standard. Accuracy, sensitivity, specificity, and agreement (Cohen's kappa) will be calculated according to the American Association of Endodontists (AAE) diagnostic criteria
At baseline

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 in endodontic case difficulty assessment
Časové okno: At baseline
Agreement between each large language model and the expert consensus in classifying endodontic case difficulty according to the AAE Endodontic Case Difficulty Assessment Guidelines. Overall accuracy and weighted Cohen's kappa will be calculated.
At baseline

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Cairo University

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. září 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. prosince 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. ledna 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

10. července 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

23. července 2026

První zveřejněno (Aktuální)

29. července 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

29. července 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

23. července 2026

Naposledy ověřeno

1. července 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • New ENDO7.1.1

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NEROZHODNÝ

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