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Ziel der Studie ist es, die Genauigkeit der Erkennung von Spina bifida bei frühen Ultraschalluntersuchungen zu verbessern. Um dies zu erreichen, wurde ein KI-Modell entwickelt, das Rückmeldung über das Vorhandensein von Spina Bifida gibt. Ein RCT wurde entwickelt, um die Wirksamkeit von KI-Feedback mit der Wirksamkeit ohne KI-Feedback zu vergleichen.

2. Dezember 2024 aktualisiert von: Julie Leth-Petersen, Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation

Bewertung der XAI-gestützten Spina-Bifida-Diagnose

Ziel der Studie ist es, die Genauigkeit der Erkennung von Spina bifida bei frühen Ultraschalluntersuchungen zu verbessern. Um dies zu erreichen, wurde ein KI-Modell entwickelt, das Rückmeldung über das Vorhandensein von Spina bifida gibt. Ein RCT wurde entwickelt, um die Wirksamkeit von KI-Feedback mit der Wirksamkeit ohne KI-Feedback zu vergleichen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ziel der Studie ist es, die Genauigkeit der Erkennung von Spina bifida bei frühen Ultraschalluntersuchungen zu verbessern. Um dies zu erreichen, wurde ein KI-Modell entwickelt, das Rückmeldung über das Vorhandensein von Spina bifida gibt. Eine randomisierte kontrollierte Studie (RCT) wurde entwickelt, um die Wirksamkeit von KI-Feedback mit der Wirksamkeit ohne KI-Feedback zu vergleichen. Vierzig Spezialisten für fetale Medizin werden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um entweder das KI-Feedback oder kein Feedback zu erhalten, und die beiden Gruppen werden verglichen, um festzustellen, ob das Feedback die Genauigkeit der Erkennung von Spina bifida verbessert.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

38

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Dänemark
      • Copenhagen, Dänemark
        • Copenhagen University Hospital, Rigshospitalet

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

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Geburtshelfer

Ausschlusskriterien:

  • Spezialisten für fetale Medizin

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: KI-Feedback
Nach Abschluss der Aufgabe, 20 Bilder zu analysieren, erhält der Teilnehmer KI-Feedback. Das KI-Feedback umfasst eine Vorhersage (Normal/Spina Bifida) sowie einen Konfidenzwert im Bereich von 0,0 bis 1,0, wobei 0,0 die niedrigste Konfidenz und 1,0 die höchste Konfidenz angibt.
Sonstiges: Evaluierung der XAI-gestützten Spina bifida-Diagnose
KI-Feedback
Placebo-Komparator: Kein KI-Feedback
Die Teilnehmer lösen die Aufgabe, 20 Bilder ohne KI-Feedback zu analysieren.
Sonstiges: Evaluierung der XAI-gestützten Spina bifida-Diagnose
KI-Feedback

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Evaluierung der XAI-gestützten Spina bifida-Diagnose
Zeitfenster: Einen Monat nach der Verteilung der Umfrage.
Die Studie zielt darauf ab, zu bewerten, ob KI-Feedback die Genauigkeit der Diagnose von Spina bifida verbessert, indem die Anzahl der richtigen und falschen Antworten in einer Aufgabe mit 20 Bildern verglichen wird.
Einen Monat nach der Verteilung der Umfrage.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation

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. Juli 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. Oktober 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

30. Oktober 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

22. Mai 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

22. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

4. Dezember 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. Dezember 2024

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • P-2019-310

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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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