Confianza de los Clínicos en las Estimaciones de Crecimiento Fetal Basadas en IA
Confianza de los Clínicos y Toma de Decisiones Utilizando Estimaciones de Crecimiento Fetal Basadas en IA Con y Sin Incertidumbre: Un Estudio Aleatorizado con Cuestionario
Este estudio examina cómo los médicos confían y utilizan la inteligencia artificial (IA) al estimar el peso fetal durante el embarazo.
La evaluación precisa del crecimiento fetal es importante para identificar problemas de crecimiento que puedan afectar el manejo del embarazo. Las nuevas herramientas basadas en IA pueden estimar el peso fetal a partir de imágenes de ultrasonido, pero se sabe poco sobre cómo los médicos confían en estas estimaciones o cómo la información sobre la incertidumbre influye en sus decisiones.
En este estudio, los médicos revisarán casos anónimos de ultrasonido y compararán las estimaciones de peso fetal generadas por un modelo de IA con las estimaciones tradicionales. A algunos médicos también se les mostrará información sobre el rendimiento y la incertidumbre del modelo de IA, mientras que a otros no.
Se pedirá a los participantes que elijan qué estimación les parece más confiable, indiquen su nivel de confianza y decidan si recomendarían escaneos de seguimiento. El estudio tiene como objetivo comprender mejor cómo la IA y la información sobre la incertidumbre afectan la toma de decisiones clínicas y la confianza entre médicos con diferentes niveles de experiencia.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este es un estudio aleatorizado, emparejado, basado en viñetas y cuestionarios diseñado para investigar la confianza de los clínicos en las estimaciones de crecimiento fetal basadas en IA y su uso.
Se reclutarán clínicos de departamentos de obstetricia y ginecología, estratificados por nivel de experiencia. Los participantes se aleatorizarán a un grupo de control o a un grupo de intervención. El grupo de intervención recibirá información breve sobre el rendimiento general del modelo de IA, mientras que el grupo de control no recibirá esta información.
Cada participante evaluará un conjunto de casos anonimizados de ecografías del tercer trimestre. Para cada caso, se presentarán a los clínicos imágenes ecográficas estándar y contexto clínico relevante. Se les mostrarán estimaciones de peso fetal generadas por un modelo basado en IA y por un método biométrico tradicional, con o sin información de incertidumbre acompañante en forma de intervalos de confianza.
Para cada caso, los clínicos seleccionarán la estimación que consideren más fiable clínicamente, calificarán su confianza en esa elección e indicarán si recomendarían un seguimiento con una ecografía de crecimiento. Los conjuntos de casos están emparejados por experiencia clínica, asegurando que casos idénticos sean evaluados por clínicos con antecedentes similares en todos los brazos del estudio.
El estudio se centra en los clínicos como participantes y no implica intervención alguna en pacientes. Todos los datos ecográficos están completamente anonimizados. Los resultados proporcionarán información sobre cómo las estimaciones generadas por IA y la información de incertidumbre influyen en la confianza clínica, las preferencias y la toma de decisiones en la evaluación del crecimiento fetal.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Slagelse, Dinamarca, 4200
- Department of Obstetrics and Gynecology, Slagelse Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Profesionales clínicos que trabajan en departamentos de obstetricia y ginecología.
- Uso regular de ecografía obstétrica en la práctica clínica.
- Disposición para participar en un estudio basado en cuestionarios.
Criterios de exclusión:
- Profesionales clínicos que no realizan exámenes de ecografía obstétrica.
- Profesionales clínicos con un conflicto de intereses conocido relacionado con el sistema de IA que se está evaluando.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Sin intervención: Control - Sin Información de Rendimiento de IA
Los participantes completan el cuestionario sin recibir información sobre el rendimiento general del modelo de IA.
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Otro: Intervención - Información sobre el Rendimiento de la IA
Los participantes reciben información breve sobre el rendimiento general del modelo de IA antes de completar el cuestionario.
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Los participantes reciben información breve sobre el rendimiento general del modelo de IA antes de completar el cuestionario.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Elección del método de estimación del peso fetal por parte de los clínicos
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de completar el cuestionario
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La proporción de casos en los que los médicos clínicos eligen la estimación del peso fetal basada en IA en lugar de la estimación tradicional de Hadlock al evaluar casos de ecografía anonimizados.
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Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Confianza de los clínicos en la estimación seleccionada del peso fetal
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Confianza autoinformada de los clínicos en la estimación seleccionada del peso fetal, medida en una escala Likert de 7 puntos para cada caso.
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Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Recomendación de ecografía de seguimiento del crecimiento
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Si los médicos recomiendan un seguimiento de la ecografía de crecimiento fetal basándose en la estimación seleccionada del peso fetal, registrado como un resultado binario (sí/no).
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Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Impacto de la información de incertidumbre en la preferencia del modelo
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Diferencia en la preferencia de los clínicos por las estimaciones de peso fetal basadas en IA frente a las tradicionales cuando las predicciones de IA se presentan con información de incertidumbre frente a sin ella.
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Inmediatamente después de completar el cuestionario
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
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- F-25022462
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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