El estudio tiene como objetivo mejorar la precisión de la detección de la espina bífida durante las primeras ecografías. Para lograrlo, se ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que proporciona información sobre la presencia de espina bífida. Se ha diseñado un ECA para comparar la eficacia de la retroalimentación de IA con la ausencia de retroalimentación de IA.
2 de diciembre de 2024 actualizado por: Julie Leth-Petersen, Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation
Evaluación del diagnóstico de espina bífida asistido por XAI
El estudio tiene como objetivo mejorar la precisión de la detección de la espina bífida durante las primeras ecografías.
Para conseguirlo, se ha desarrollado un modelo de IA que proporciona información sobre la presencia de espina bífida.
Se ha diseñado un ECA para comparar la eficacia de la retroalimentación de la IA con la ausencia de retroalimentación de la IA.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El estudio tiene como objetivo mejorar la precisión de la detección de la espina bífida durante las primeras ecografías.
Para conseguirlo, se ha desarrollado un modelo de IA que proporciona información sobre la presencia de espina bífida.
Se ha diseñado un ensayo controlado aleatorio (ECA) para comparar la eficacia de la retroalimentación de IA con la ausencia de retroalimentación de IA.
Se asignan aleatoriamente cuarenta especialistas en medicina fetal para recibir retroalimentación de la IA o ninguna retroalimentación, y los dos grupos se comparan para determinar si la retroalimentación mejoró la precisión de la detección de la espina bífida.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
38
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
-
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Copenhagen, Dinamarca
- Copenhagen University Hospital, Rigshospitalet
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-
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- Obstetras
Criterios de exclusión:
- Especialistas en medicina fetal
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Comentarios de IA
El participante recibirá comentarios de la IA al completar la tarea de analizar 20 imágenes.
La retroalimentación de la IA incluirá una predicción (Normal/Espina Bífida) junto con una puntuación de confianza que oscila entre 0,0 y 1,0, donde 0,0 indica la confianza más baja y 1,0 indica la confianza más alta.
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Comentarios de IA
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Comparador de placebos: Sin comentarios de IA
Los participantes completarán la tarea de analizar 20 imágenes sin ninguna respuesta de la IA.
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Comentarios de IA
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Evaluación del diagnóstico de espina bífida asistido por XAI
Periodo de tiempo: Un mes después de la distribución de la encuesta.
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El estudio tiene como objetivo evaluar si la retroalimentación de la IA mejora la precisión del diagnóstico de la espina bífida comparando el número de respuestas correctas e incorrectas en una tarea que involucra 20 imágenes.
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Un mes después de la distribución de la encuesta.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de julio de 2024
Finalización primaria (Actual)
30 de octubre de 2024
Finalización del estudio (Actual)
30 de octubre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
22 de mayo de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de agosto de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
22 de agosto de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
4 de diciembre de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
2 de diciembre de 2024
Última verificación
1 de diciembre de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- P-2019-310
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .