Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Gør KI klinikere mere passende selvsikre? Et randomiseret studie i forudsigelse af for tidlig fødsel

2. juni 2026 opdateret af: Emilie Pi Fogtmann Sejer, Rigshospitalet, Denmark

Gør AI klinikere mere passende selvsikre? Et randomiseret studie i forudsigelse af for tidlig fødsel

Formålet med denne randomiserede spørgeskemaundersøgelse er at evaluere, hvordan forskellige præsentationer af kunstig intelligens (AI) beslutningsstøtte påvirker den kliniske vurdering hos læger, der arbejder inden for obstetrik og gynækologi, når de vurderer risikoen for spontan for tidlig fødsel ved hjælp af kliniske kasusbeskrivelser med cervikal ultralydsbilleder. Undersøgelsen sammenligner specifikt to AI-præsentationsformater: en binær klassifikation (for tidlig vs. termin fødsel) og en individualiseret risikovurdering for for tidlig fødsel.

De vigtigste spørgsmål, den sigter mod at besvare, er:

  • Hvilket AI-præsentationsformat fører til bedre overensstemmelse mellem klinikernes tillid og beslutningsnøjagtighed (diagnostisk kalibrering)?
  • Fører forskellige AI-præsentationsformater til nyttige eller skadelige ændringer i kliniske beslutninger?

Deltagerne vil udfylde et online spørgeskema, hvor de gennemgår kliniske kasus, træffer diagnostiske og behandlingsmæssige beslutninger, vurderer deres diagnostiske tillid før og efter at have set AI-outputtet og rapporterer deres tillid til AI.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Undersøgelsestype

Interventionel

Tilmelding (Anslået)

125

Fase

  • Ikke anvendelig

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiesteder

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ja

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Læger, der i øjeblikket arbejder eller uddanner sig inden for obstetrik og gynekologi.
  • Erfaring med at udføre transvaginale cervicale ultralydsundersøgelser.

Eksklusionskriterier:

- Ingen tidligere erfaring med at udføre transvaginale cervicale ultralydsundersøgelser.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Primært formål: Andet
  • Tildeling: Randomiseret
  • Interventionel model: Parallel tildeling
  • Maskning: Enkelt

Våben og indgreb

Deltagergruppe / Arm
Intervention / Behandling
Eksperimentel: AI-forudsigelse
Deltagerne modtager en binær AI-forudsigelse (for tidlig eller fuldbåren fødsel)
Adfærdsmæssigt: AI-forudsigelse (binær)
AI-baseret beslutningsstøtte baseret på ultralydsscanning af livmoderhalsen, der giver en binær klassifikation (for tidlig fødsel før 37. uge eller termin) ud over standard kliniske oplysninger.
Eksperimentel: AI-risikovurdering
Deltagerne modtager en AI-risikovurdering af for tidlig fødsel (%)
Adfærdsmæssigt: AI-risikovurdering (%)
AI-baseret beslutningsstøtte baseret på livmoderhalsultralyd, der giver et estimat af risikoen for førtidig fødsel (%) ud over standard kliniske oplysninger.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Kliniker diagnostisk kalibrering (nøjagtighed-selvtillidsjustering) efter AI-eksponering.
Tidsramme: Umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (ca. 20 minutter).
Aftalen mellem post-AI beslutningskorrekthed (0/1) og post-AI selvtillidsvurdering (0-10) vil blive kvantificeret ved hjælp af Brier-score. Selvtillid vil blive omregnet til 0-1 og kvadrerede forskelle mellem selvtillid og korrekthed vil blive gennemsnittet på tværs af sager for at producere en deltager-niveau score. Lavere scorer indikerer bedre diagnostisk kalibrering. Resultater vil blive sammenlignet mellem randomiserede grupper.
Umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (ca. 20 minutter).

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Nyttige skifteprocent og skadelige skifteprocent.
Tidsramme: Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (cirka 20 minutter).

Andel af tilfælde med nyttige og skadelige skift beregnet for hver deltager og sammenlignet mellem studiearmene.

Nyttigt skift = forkert beslutning før AI ændret til korrekt beslutning efter AI.

Skadeligt skift = korrekt beslutning før AI ændret til forkert beslutning efter AI.
Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (cirka 20 minutter).
Ændring i beslutningsnøjagtighed, selvtillid og diagnostisk kalibrering fra før AI til efter AI.
Tidsramme: Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (cirka 20 minutter).
Ændring inden for deltageren fra før AI til efter AI i beslutningsnøjagtighed (andel af korrekte beslutninger), tillidsvurdering og diagnostisk kalibrering. Forskellene vil blive sammenlignet mellem randomiserede grupper og lagdelt efter AI-korrekthed.
Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (cirka 20 minutter).
Sammenhængen mellem selvvurderet tillid til AI og adfærdsmæssig afhængighed af AI.
Tidsramme: Umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskemasession (cirka 20 minutter).
Selvvurderet tillid til AI-udgangen vil blive målt ved hjælp af en numerisk vurderingsskala (0-10) efter AI-eksponering for hver sag. Adfærdsmæssig tillid vil blive kvantificeret som andelen af beslutninger efter AI, der er i overensstemmelse med AI-udgangen. Forholdet mellem tillidsvurderinger og adfærdsmæssig tillid, herunder overensstemmelse når AI'en er korrekt og forkert, vil blive evalueret på deltager-niveau og sammenlignet mellem randomiserede grupper.
Umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskemasession (cirka 20 minutter).
Planlægning af opfølgende ultralydsscanning af livmoderhalsen.
Tidsramme: Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (ca. 20 minutter).
Andel af tilfælde, hvor klinikere planlægger yderligere cervikal ultralydsscanning (ja/nej), opsummeret pr. deltager og sammenlignet før-efter AI og mellem randomiserede arme.
Baseline (før AI) og umiddelbart efter AI-eksponering under en enkelt spørgeskema-session (ca. 20 minutter).

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Rigshospitalet, Denmark

Samarbejdspartnere

Technical University of Denmark
Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation
The Foundation of 17.12.1981
Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark

Efterforskere

  • Studiestol: Martin G Tolsgaard, MD, PhD, DMSc, Department of Obstetrics and Gynecology, Copenhagen University Hospital - Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

3. februar 2026

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. juni 2026

Studieafslutning (Anslået)

1. juni 2026

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

27. januar 2026

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

3. februar 2026

Først opslået (Faktiske)

11. februar 2026

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

3. juni 2026

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

2. juni 2026

Sidst verificeret

1. maj 2026

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • P-2024-18108

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

IPD-planbeskrivelse

Data for den enkelte deltager er ikke planlagt offentliggjort. Samlede resultater vil blive rapporteret. Anonymiserede data kan muligvis stilles til rådighed ved en rimelig anmodning og underlagt institutionens politikker og gældende databeskyttelsesregler.

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med For tidlig fødsel

Kliniske forsøg med AI-forudsigelse (binær)

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Algeria

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner