Automated Vetting and Protocolling of MRI Examinations (AutoProMpt)
Automated Vetting and Protocoling of MRI Examination Referrals Using Explainable Large Language Models (LLM) With Retrieval Augmented Generation (RAG) (XLLM) Techniques- A Multi-stage Study
Background Vetting and assigning of protocols to MRI scan requests are usually carried out by radiologists and radiographers. This way is both time-consuming and prone to error. Recent improvements in Artificial Intelligence (Al) like Large Language Models (LLMs) are better at processing human language. It could be used to improve tasks like image reporting and assigning protocols in radiology.
Approach Firstly, I will find out about the delays in the way this is currently done. I will use a survey to find out the perceptions of radiologists to both the current process and the proposed Al intervention.
I will then use an LLM to undertake referral and protocol tasks. I will compare its performance to the performance of clinical specialists and established guidelines.
I will present the explanation reports to radiologists and ask them if they can be understood and whether they can be trusted as clinically reliable.
Impact My research could help reduce the workload and time radiologists spend dealing with scan requests. The findings will help design future research to consider application in real clinical settings.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Edozie Iweka, MSc (Dist)
- Número de teléfono: +441225386989
- Correo electrónico: eoi29@bath.ac.uk
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
This study is multi-stage multi-center research involving retrospective MRI referral data of patients and collected across three NHS Foundation Trusts in the United Kingdom.
Descripción
Inclusion Criteria:
- Patients who have had MRI examinations in the study sites
- Patients with MRI referrals submitted through electronic referral systems
- Patients whose MRI referrals were vetted and protocolled prior to examination
Exclusion Criteria:
- Patients who have had other imaging examination outside the MRI
- Patients with paper referrals scanned in electronic referral systems
- Patients for MRI examinations without vetting and protocolling
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: COHORT
- Perspectivas temporales: RETROSPECTIVE
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Group
Adult Patients undergoing MRI examinations |
No Intervention as this is an experiment on retrospective collected referral data |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Accuracy
Periodo de tiempo: Through study completion, an average of 2 years
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Accuracy of pretrained LLMs+RAG in automating vetting and protocolling of MRI examination referrals. |
Through study completion, an average of 2 years
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Clinical Usefulness
Periodo de tiempo: Through study completion, an average of 2 years
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Clinical usefulness of explainability reports on the performance of pretrained LLMs+RAG in automating vetting and protocolling of MRI examination referrals. |
Through study completion, an average of 2 years
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
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
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- 18376
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
No patient identifiable data will be collected from this study. All collected data will be held by the sponsor institution, University of Bath as per local research data policy.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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