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KI-unterstützte Leserbewertung bei der Kopfinterpretation der akuten Computertomographie (CT). (AI-REACT)

19. November 2025 aktualisiert von: Alex Novak, Oxford University Hospitals NHS Trust

KI-unterstützte Leserbewertung bei der akuten CT-Kopfinterpretation

Diese Studie wurde als Unterstudie zur Studie „Simulation Training for Emergency Department Imaging 2“ (ClinicalTrials.gov) hinzugefügt ID NCT05427838).

Der Zweck der Studie besteht darin, die Auswirkungen eines Tools der künstlichen Intelligenz (KI) namens qER 2.0 EU auf die Leistung von Befundern, darunter allgemeine Radiologen, Notfallmediziner und Radiologen, bei der Interpretation von kontrastfreien CT-Kopfscans zu bewerten. Ziel der Studie ist es, die Veränderungen in Bezug auf Genauigkeit, Überprüfungszeit und Diagnosesicherheit bei der Verwendung des KI-Tools zu bewerten. Ziel ist es außerdem, Belege für die diagnostische Leistung des KI-Tools und sein Potenzial zur Verbesserung der Effizienz und Patientenversorgung im Kontext des National Health Service (NHS) zu liefern. Für die Studie wird ein Datensatz von 150 CT-Kopfscans verwendet, der sowohl Kontrollfälle als auch abnormale Fälle mit spezifischen Anomalien umfasst. Die Ergebnisse dieser Studie werden in größere Folgestudien in realen Notaufnahmen (ED) einfließen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

33

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Vereinigtes Königreich
      • Glasgow, Vereinigtes Königreich, G12 0XH
        • NHS Greater Glasgow and Clyde
      • Newcastle upon Tyne, Vereinigtes Königreich, NE27 0QJ
        • Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust
    • London
      • London, London, Vereinigtes Königreich, SE1 7EH
        • Guy's & St Thomas NHS Foundation Trust
    • Oxfordshire
      • Oxford, Oxfordshire, Vereinigtes Königreich, OX3 9DU
        • Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Einstellung:

Die Leser werden aus den folgenden vier Krankenhaus-Trusts (Sekundar- und Tertiärstufe) rekrutiert:

  • Guy's & St Thomas NHS Foundation Trust
  • Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust
  • NHS Greater Glasgow und Clyde
  • NHS Foundation Trust der Oxford University Hospitals

Teilnehmer:

Aus den folgenden Gruppen werden 30 freiwillige teilnehmende Leser ausgewählt:

  • Notfallmedizinische Berater und Assistenzärzte (5 Berater, 5 Assistenzärzte (ST3-6), 5 Junior (F1-ST2))
  • Allgemeine Radiologenberater und Registrare (5 Berater, 5 Registrar)
  • 5 CT-Radiologen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Radiologen/Röntgentechniker/ED-Kliniker, die im Rahmen ihrer klinischen Praxis CT-Kopfscans überprüfen

Ausschlusskriterien:

  • Neuroradiologen.
  • Nicht-radiologische Gruppen: Kliniker mit vorheriger formeller postgradualer CT-Berichterstellungsausbildung
  • Gruppe Notfallmedizin: Kliniker mit vorheriger Karriere in der Radiologie/Neurochirurgie bis hin zum Assistenzarzt

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Leser
Es werden 30 Leser aus vier NHS-Trusts rekrutiert, darunter zehn allgemeine Radiologen, fünfzehn Notfallmediziner und fünf CT-Radiologen unterschiedlicher Dienstalter. Die Leser interpretieren jeden Scan zunächst ohne, dann mit der Unterstützung des KI-Tools, mit einer dazwischenliegenden Auswaschphase von 4 Wochen. Anhand einer Gruppe von Neuroradiologen als Grundlage wird die eigenständige Leistung von qER bewertet und ihre Auswirkung auf die Leistung der Leser als Änderung der Genauigkeit, der durchschnittlichen Überprüfungszeit pro Scan und der selbstberichteten diagnostischen Sicherheit analysiert. Untergruppenanalysen werden nach Berufsgruppe des Lesers, Dienstalter des Lesers, pathologischem Befund und vom Neuroradiologen bewerteter Schwierigkeit durchgeführt.
Sonstiges: Lektüre
Alle 30 Leser werden alle 150 Fälle in jeder der beiden Studienphasen prüfen. Die Leser werden ihre Meinung zum Vorliegen oder Fehlen einiger akuter Anomalien äußern, darunter intrakranielle Blutungen, Infarkte, Mittellinienverschiebungen und Frakturen. Sie geben Vertrauen in ihre Diagnose (visuelle 10-Punkte-Analogskala) und markieren mit einem einzigen Klick den Ort jeder Anomalie, die ihrer Meinung nach vorhanden ist. Die für jeden Scan benötigte Zeit wird automatisch aufgezeichnet.
Bodenwahrer
Zwei beratende Neuroradiologen werden die Bilder unabhängig voneinander überprüfen, um die „grundlegenden“ Ergebnisse der CT-Scans zu ermitteln, die als Referenzstandard verwendet werden. Im Falle einer Meinungsverschiedenheit wird die Meinung eines dritten leitenden Neuroradiologen zur Schlichtung eingeholt. Jedem Scan wird von den Ground Truthern anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala ein Schwierigkeitsgrad zugewiesen.
Sonstiges: Bodenwahrheit
Zwei beratende Neuroradiologen werden die Bilder unabhängig voneinander überprüfen, um die „grundlegenden“ Ergebnisse der CT-Scans zu ermitteln, die als Referenzstandard verwendet werden. Im Falle einer Meinungsverschiedenheit wird die Meinung eines dritten leitenden Neuroradiologen zur Schlichtung eingeholt.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Leseleistung: Sensitivität, Spezifität, Vergleich zwischen mit und ohne KI-Unterstützung.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die Leserleistung wird als Sensitivität, Spezifität, mit und ohne KI-Unterstützung bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Leseleistung: Positiver und negativer Vorhersagewert, Vergleich zwischen mit und ohne KI-Unterstützung.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die Leserleistung wird als positiver Vorhersagewert (PPV) und negativer Vorhersagewert (NPV) mit und ohne KI-Unterstützung bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Leseleistung: Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC), Vergleich zwischen mit und ohne KI-Unterstützung.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die Leistung des Lesegeräts wird als Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) mit und ohne KI-Unterstützung bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Lesegeschwindigkeit: Durchschnittliche Zeit, die zum Überprüfen eines Scans benötigt wird, mit oder ohne KI-Unterstützung.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die Lesergeschwindigkeit wird als die Mannzeit bewertet, die zum Überprüfen eines Scans benötigt wird, wobei die Zeiteinheit Sekunden verwendet wird.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Leservertrauen: Selbstberichtetes diagnostisches Vertrauen auf einer 10-stufigen visuellen Analogskala, mit vs. ohne KI-Unterstützung.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Auf der Leseplattform (RAIQC) wird in einer der Fragen das Maß an Vertrauen abgefragt, das der Teilnehmer in seine diagnostische Meinung hat. Die Frage bietet eine Skala von 1 bis 10, wobei 1 nicht zuversichtlich und 10 sehr zuversichtlich ist.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
qER-Leistung (KI-Algorithmus): Sensitivität und Spezifität
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die qER-Leistung wird als Sensitivität und Spezifität bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
qER-Leistung (KI-Algorithmus): Positiver und negativer Vorhersagewert.
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die qER-Leistung wird als positiver Vorhersagewert (PPV) und negativer Vorhersagewert (NPV) bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
qER-Leistung (KI-Algorithmus): Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC).
Zeitfenster: Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.
Die qER-Leistung wird als Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) bewertet.
Während 6 Wochen, in denen die Fälle/Scans gelesen oder überprüft werden.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Oxford University Hospitals NHS Trust

Ermittler

  • Hauptermittler: Alex Novak, MSc, National Health Services in the United Kingdom (NHS UK)
  • Hauptermittler: Sarim Ather, PhD, National Health Services in the United Kingdom (NHS UK)

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Nützliche Links

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Juni 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. September 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. Juni 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. Juli 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. August 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. August 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

24. November 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

19. November 2025

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 310995 - A

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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