- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk forsøg NCT07732985
Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models
23. juli 2026 opdateret af: 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.
Studieoversigt
Status
Ikke rekrutterer endnu
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljeret beskrivelse
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.
Undersøgelsestype
Observationel
Tilmelding (Anslået)
342
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiekontakt
- Navn: Mariam Ahmed Hossam
- Telefonnummer: 00201110913251
- E-mail: mariam.ahmed.hosam@dentistry.cu.edu.eg
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
Prøveudtagningsmetode
Sandsynlighedsprøve
Studiebefolkning
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.
Beskrivelse
Inclusion Criteria:
- Age above 16 years old.
- Systemically healthy patient (ASA I or II).
- Requiring endodontic treatment or retreatment
- Patient's acceptance to participate in the study
Exclusion Criteria:
- Medically compromised patients.
- Pregnant women.
- Traumatic dental injuries
- Low quality periapical radiograph
Studieplan
Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostic accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 for pulpal and periapical diagnosis
Tidsramme: 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
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 in endodontic case difficulty assessment
Tidsramme: 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
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
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 (Anslået)
1. september 2026
Primær færdiggørelse (Anslået)
1. december 2026
Studieafslutning (Anslået)
1. januar 2027
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
10. juli 2026
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
23. juli 2026
Først opslået (Faktiske)
29. juli 2026
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
29. juli 2026
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
23. juli 2026
Sidst verificeret
1. juli 2026
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
- New ENDO7.1.1
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
UBESLUTET
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 .