KI-gestützte Leistungssteigerung von Pathologen: Eine multizentrische, prospektive, randomisierte kontrollierte Studie
Künstliche-Intelligenz-Modell-gestützte Verbesserung der Leistung von Pathologen bei klinischen Diagnoseaufgaben: Eine multizentrische, prospektive, randomisierte kontrollierte Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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Henan
-
Zhengzhou, Henan, China
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Geschlecht: ≥ 18 Jahre alt;
- Patienten, die sich einer Magenschleimhautbiopsie oder einer chirurgischen Resektion von Magenkrebs unterziehen, mit verfügbaren digitalen Pathologiebildern und klinischen Informationen.
Ausschlusskriterien:
1. Fehlende Daten oder Daten von unzureichender Qualität für die Analyse
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Experimental: KI-gestützte Gruppe
Ärzte in dieser Gruppe sind verpflichtet, das KI-Pathologie-Diagnosemodell zur Unterstützung ihrer Diagnosen zu verwenden.
Das KI-Pathologie-Modell liefert für jeden Fall ein vorhergesagtes Ergebnis.
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Ärzte in dieser Gruppe sind verpflichtet, das KI-Pathologiemodell zur Unterstützung ihrer Diagnosen zu verwenden.
Das KI-Pathologiemodell liefert für jeden Fall ein vorhergesagtes Ergebnis.
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Placebo-Komparator: Unabhängige Diagnosegruppe (Kontrollgruppe)
In dieser Gruppe werden Pathologen jeden Fall unabhängig voneinander auf der Grundlage ihrer eigenen klinischen Erfahrung diagnostizieren und sowohl ihre Zeit bis zur Diagnose als auch ihre diagnostische Sicherheit erfassen.
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Pathologen werden jeden Fall unabhängig auf Basis ihrer eigenen klinischen Erfahrung diagnostizieren und sowohl ihre Diagnosezeit als auch ihre diagnostische Zuversicht aufzeichnen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Fläche unter der ROC-Kurve (AUC)
Zeitfenster: Die Beurteilungen werden innerhalb einer Woche nach der ärztlichen Diagnose durchgeführt.
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Fläche unter der Kurve
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Die Beurteilungen werden innerhalb einer Woche nach der ärztlichen Diagnose durchgeführt.
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Diagnosezeit pro Fall
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Diagnose des Arztes gemessen.
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Zeitaufwand, den der Pathologe benötigt, um die Diagnose jedes Falls in der KI-unterstützten Diagnosegruppe im Vergleich zur unabhängigen Diagnosegruppe abzuschließen.
Die Diagnosezeit ist definiert als die Dauer (in Minuten/Sekunden) vom Beginn der Fallprüfung bis zur Fertigstellung und Übermittlung des Diagnoseberichts im Studiensystem.
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Unmittelbar nach der Diagnose des Arztes gemessen.
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Qualitätsbewertung des Diagnoseberichts
Zeitfenster: Innerhalb von 1 Woche nach der Erstdiagnose für jeden Fall.
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Qualitätsbewertung der pathologischen Diagnoseberichte in der KI-unterstützten Diagnosegruppe im Vergleich zur unabhängigen Diagnosegruppe.
Die Berichtsqualität wird von einem unabhängigen Expertengremium von Pathologen anhand eines vordefinierten Bewertungsschemas (z. B. Skala 0-100) bewertet, wobei die diagnostische Genauigkeit, Vollständigkeit, Klarheit und Struktur des Berichts berücksichtigt werden.
Höhere Werte zeigen eine bessere Berichtsqualität an.
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Innerhalb von 1 Woche nach der Erstdiagnose für jeden Fall.
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Diagnostische Zuversicht von Pathologen
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Diagnose für jeden Fall.
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Selbstberichtete diagnostische Zuversicht der Pathologen für jeden Fall in der KI-gestützten Diagnosegruppe im Vergleich zur unabhängigen Diagnosegruppe.
Die diagnostische Zuversicht wird vom berichtenden Pathologen unmittelbar nach Abschluss der Diagnose auf einer [5]-Punkte-Likert-Skala bewertet (z. B., 1 = sehr unsicher bis 5 = sehr zuversichtlich).
Höhere Werte zeigen eine größere diagnostische Zuversicht an.
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Zum Zeitpunkt der Diagnose für jeden Fall.
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Pathologen-Zufriedenheit mit dem KI-Pathologie-Modell
Zeitfenster: Einmal am Ende der KI-gestützten Leseperiode für jeden Pathologen bewertet.
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Gesamtzufriedenheit der Pathologen mit dem KI-Pathologie-Diagnosemodell hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit und wahrgenommener Wirksamkeit.
Die Zufriedenheit wird mithilfe eines strukturierten Fragebogens bewertet, der Likert-Skalen-Items umfasst, die die Benutzerfreundlichkeit, die Integration in den Arbeitsablauf, die Klarheit der KI-Ausgaben, die wahrgenommene Auswirkung auf die diagnostische Effizienz sowie die wahrgenommene Auswirkung auf die diagnostische Genauigkeit und das Vertrauen bewerten.
Höhere Punktzahlen deuten auf eine höhere Zufriedenheit, eine bessere Benutzerfreundlichkeit und eine größere wahrgenommene Wirksamkeit hin.
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Einmal am Ende der KI-gestützten Leseperiode für jeden Pathologen bewertet.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Studienleiter: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
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- NFEC-2025-653
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
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