Usability-Benutzer-Test der Easy-Eyefm-AI-Plattform
Easy-Eyefm ist eine codesfreie Plattform für künstliche Intelligenz, die für Ophthalmologen entwickelt wurde, um diagnostische und Behandlungsempfehlungen bereitzustellen und Ärzten dabei zu helfen, maßgeschneiderte diagnostische Modelle zu entwickeln.
Dieses Projekt zielt darauf ab, die Benutzerfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit der leicht auch Eyefm-Plattform für Ärzte zu bewerten. Die Studie wird Feedback von medizinischen Fachkräften sammeln, um die Intuitivität und Effektivität der Plattform bei der Unterstützung der Modellanpassung und der medizinischen Bildanalyseaufgaben zu bewerten.
Die Probanden werden am festgelegten Zeitpunkt an der Testversion der Easyefm-Plattform und dem Vergleich mit der vorhandenen kommerziellen Plattform (Commercial Platform) teilnehmen. Die Forscher informieren Themen über relevante Vorsichtsmaßnahmen und helfen ihnen beim Lesen des Benutzerhandbuchs vor dem Test. Die Probanden vervollständigen die Modellanpassung und Bilddiagnose innerhalb der vorgeschriebenen Testzeit und bewerten nach den Testergebnissen die Erfahrung der menschlichen Komputerinteraktion der KI-Plattform, füllen den Fragebogen aus und schließlich den Bewertungsinhalt aus.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Jinyuan Wang
- Telefonnummer: 086-15801191316
- E-Mail: jinyuanwang@tsinghua.edu.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Hongqiu Wang
- E-Mail: hwang007@connect.hkust-gz.edu.cn
Studienorte
-
-
-
Beijing, China
- Rekrutierung
- Tsinghua University
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Medizinstudenten oder Ärzte
- Haben Sie genügend Zeit, um an diesem Programm teilzunehmen, etwa 1 Stunde kontinuierliche Bewertung
- Zustimmen Sie, das Formular zur Einverständniserklärung zu unterzeichnen
Ausschlusskriterien:
- Nutzung und Lesefähigkeit von Computer und Mobiltelefonen und Lesefähigkeit
- Schlechter Sprachausdruck oder Dialektkategorie ist nicht in der Spracherkennungsfunktion der Plattform enthalten
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: Gruppe A
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AI -Plattformen mit
|
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Experimental: Gruppe B
|
Ai-Plattform verwendet
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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System Usability Scale
Zeitfenster: 1 Tag
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Mindestwert: 0 Maximaler Wert: 100 höhere Bewertungen zeigen ein besseres Ergebnis an, was eine höhere Systemsabilität bedeutet.
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1 Tag
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Nutzungszeit
Zeitfenster: 1 Tag
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1 Tag
|
|
Benutzeranbieter Anfragen Zeiten
Zeitfenster: 1 Tag
|
1 Tag
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Tien Yin Wong, Tsinghua University
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- Easy-EyeFM
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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