Explainable AI in Medical Education: CerViD-MultiModal Framework Trial (CerViD-MM)
29. července 2026 aktualizováno: Prince L. Fully, University of Liberia
Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Medical Education: A Multi-Modal Framework for Enhancing Human-AI Collaboration
This study evaluates whether Explainable Artificial Intelligence (XAI) explanations integrated into medical training improve AI literacy, reduce cognitive workload, and enhance learner trust compared to traditional lecture methods.
Third-year medical students participated in a randomized controlled trial assessing the CerViD-MultiModal diagnostic framework during a neuroimaging diagnostic module focused on fornix atrophy in early and late mild cognitive impairment
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Podmínky
Detailní popis
The study utilized a two-phase sequential explanatory design with mixed methodologies.
In Phase 1 (Technical Development), the CerViD-MultiModal model was developed and validated using neuroimaging data from 100 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) subjects to classify early vs. late mild cognitive impairment via fornix morphometry features.
In Phase 2 (Educational Intervention), a randomized controlled trial was conducted with 120 third-year medical students enrolled in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
Participants were randomized into two equal groups (n=60 per group): Control Group: Completed a 45-minute traditional lecture module using static text and bar charts.
XAI-Enhanced Group: Completed an interactive 45-minute module featuring SHAP summary charts, LIME patient-specific explanations, and interactive force graphs.
Post-intervention electronic assessments evaluated four primary outcomes: AI Literacy Score (0-100 scale), System Usability Scale (SUS, 0-100 scale), perceived cognitive workload using the NASA Task Load Index (NASA-TLX, 0-100 scale), and Confidence in AI Interpretation (1-5 scale)
Typ studie
Intervenční
Zápis (Aktuální)
120
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Montserrado County
-
Monrovia, Montserrado County, Libérie, 1000
- University of Liberia Medical School
-
-
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
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Popis
Inclusion Criteria:
- Enrolled as a third-year medical student in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
- Willing and able to complete the 45-minute educational module and post-intervention evaluations.
- Provided informed consent to participate in the study.
Exclusion Criteria:
- Prior formal coursework, professional training, or specialized technical degree in artificial intelligence, machine learning, or computer science.
- Inability to complete the post-intervention assessment.
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: Výzkum zdravotnických služeb
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Aktivní komparátor: Control Group
Participants complete a 45-minute traditional lecture module on AI in neuroimaging using static text and bar charts
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
|
|
Experimentální: XAI-Enhanced Group
Participants complete an interactive 45-minute lecture module supplemented with CerViD-MultiModal visual XAI explanations (SHAP summary charts and LIME patient-specific explanations
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
Ostatní jména:
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
AI Literacy Score
Časové okno: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Continuous score (0-100 scale) measuring conceptual knowledge, practical application, ethical awareness, and critical evaluation of AI systems in medicine
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
|
System Usability Scale (SUS) Score
Časové okno: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Standardized 10-item scale assessing user perception of system usability, converted to a 0-100 overall score
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Spolupracovníci
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Lundberg SM, Lee SI. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2017;30:4765-4774.
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 (Aktuální)
30. května 2026
Primární dokončení (Aktuální)
30. května 2026
Dokončení studie (Aktuální)
15. června 2026
Termíny zápisu do studia
První předloženo
29. července 2026
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
29. července 2026
První zveřejněno (Aktuální)
4. srpna 2026
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
4. srpna 2026
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
29. července 2026
Naposledy ověřeno
1. července 2026
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- UL-IRB-2026-XAI-MED
- U01AG024904 (Grant/smlouva NIH USA)
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
ANO
Popis plánu IPD
De-identified individual participant data collected during the study, including post-intervention assessment scores for AI literacy, System Usability Scale (SUS) ratings, NASA Task Load Index (NASA-TLX) workload metrics, and confidence scores, will be made available upon reasonable request.
All direct and indirect identifiers will be removed prior to data sharing to preserve participant privacy.
Časový rámec sdílení IPD
De-identified individual participant data and supporting documents will become available within 6 months following publication of the study results in a peer-reviewed journal and will remain accessible for up to 3 years.
Kritéria přístupu pro sdílení IPD
Data and supporting materials will be shared with qualified academic researchers and clinical educators whose formal proposal has been approved by the research team.
Access is granted solely for scientific research and meta-analytic purposes.
Requests should be submitted via email directly to the Principal Investigator.
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- PROTOKOL STUDY
- MÍZA
- ANALYTIC_CODE
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 .