Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Massive Online Open Validation and Evaluation of Large Language Models for Resource Constrained Settings - a Study of Contextual Awareness, Safety, and Accuracy (SilentMOOVE)

torstai 29. lokakuuta 2026 päivittänyt: Rita Szekely, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Healthcare settings in low and middle income countries, clinicians are frequently required to manage a wide range of acute conditions under the constraints of time pressure, limited diagnostic resources, and variable availability of up-to-date clinical guidelines. Large language models (LLMs), which can synthesize and generate medical information in a natural language, have been proposed as potential clinical decision support tools. Most evaluations of LLMs in medicine have relied on standardized benchmark examinations or hypothetical case vignettes, often derived from high-income country contexts. MOOVE (Massive online open validation and evaluation) framework was developed to address the need for rigorous and context-sensitive evaluation of LLMs through a staged approach.

Study is a non-interventional, prospective study designed to test LLMs safely in real clinical settings, evaluate their performance against human care, and explore how feasible their future implementation in healthcare might be.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Rekrytointi

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

SilentMOOVE (Silent massive online open validation and evaluation) phase of the MOOVE project, which represents the intermediate step between previous hypothetical testing study and future interventional trial. In silentMOOVE, patients are prospectively recruited during routine clinical care in participating outpatient health facilities. Clinical and demographic data collected during consultations are used to prompt LLMs retrospectively without influencing patient care. The routine diagnosis and care plan of the treating clinicians (human care plan) are also captured. LLM outputs are subsequently evaluated by a panel of independent clinical experts against the human care plan as a comparator. Patient clinical outcomes are collected on 7 and 28 days after enrolment to establish a baseline and to be used in the evaluation of LLMs.

The rationale for this study is to generate robust, prospective evidence on the safety and performance of LLMs in real-world clinical contexts, while minimizing risk to participants by fully separating model evaluation from clinical decision-making.

Study also provides the opportunity to assess the usability and gather early insights on implementation readiness of the LLM prompting interface. For this reason, besides evaluating the performance and safety of various LLMs, this study includes an implementation feasibility component. These activities are needed to better understand the context and any amelioration needed before future implementation in healthcare settings. Learnings from the implementation feasibility research will be shared among countries, especially applicable within a given use case. Implementation feasibility research will be grounded in artificial intelligence in healthcare implementation frameworks and other Implementation science frameworks Primary objectives

  1. To evaluate the overall performance profile of LLMs on real-world clinical scenarios using the human care plan as a comparator
  2. To assess whether each LLM being evaluated is not inferior to the human comparator with respect to safety on real-world clinical scenarios, based on structured retrospective assessment of model- and human-generated care plans.

Implementation feasibility research objectives

  1. Assess clinician experience with the LLM prompting interface: ease of use, time burden, and alignment with clinical workflow.
  2. Gather clinician impressions of LLM output disclosed and reviewed post-consultation: clarity, relevance, perceived safety, alignment with local clinical guidelines, and trust in LLM outputs.
  3. Facilitators and Barriers to Future Implementation: Identify site-level infrastructure, staff capacity, and organizational readiness factors that may support or hinder future implementation of LLM feedback in real-time

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

3000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi

Opiskelupaikat

    • Nairobi County
      • Nairobi, Nairobi County, Kenia, 19676
        • Ei vielä rekrytointia
        • University of Nairobi College of health sciences
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Paul Macharia
    • Blantyre
      • Blantyre, Blantyre, Malawi, 303
        • Rekrytointi
        • Malawi University of Business and Applied Sciences (MUBAS)
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Chiyembekezo Kachimanga
    • Dar es Salaam Region
      • Dar es Salaam, Dar es Salaam Region, Tansania
        • Ei vielä rekrytointia
        • Muhimbili University of Health and Allied Sciences (MUHAS)
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Hendry R Sawe
    • Dodoma
      • Dodoma, Dodoma, Tansania
        • Rekrytointi
        • Ifakara Health Institute (IHI)
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Grace Mhalu

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

Ei vanhempi kuin 1 päivä (Lapsi)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

The study population consists of patients of any age presenting to participating health facilities for a distinct care-seeking episode related to a clinical condition within the defined use case (e.g. primary care, emergency care).

Both adult and pediatric patients are eligible, reflecting the real-world case mix of the participating facilities.

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Presentation at a participating facility for a distinct care seeking episode related to a clinical condition.
  • Use case specific inclusion criteria
  • Willing and able to provide written informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Prolonged care-seeking episode.
  • Previously enrolled in the same study.
  • Use case specific exclusion criteria
  • Immediate life-threatening condition requiring emergency intervention precluding study procedures.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Havaintomallit: COHORT
  • Aikanäkymät: PROSPECTIVE

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Non interventional study

Non interventional study

Non interventional study

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Performance Scores
Aikaikkuna: Day 0

Scoring is between -2 to +2 where '-2' means minimum, and '-2' means maximum. Score to be >0. Higher score means better outcome.

Day 0
Safety performance threshold achievement
Aikaikkuna: 'Day 7' and 'Day 28'

The mean safety score (minimum is -2 and maximum is +2) is formally compared between each LLM and the human comparator to assess non-inferiority within a UCA (use case appendix) dependent pre-specified margin.

'Day 7' and 'Day 28'

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Implementation Feasibility Research
Aikaikkuna: week 4 until study completion

Usability: Quantitative scoring rubric for clinicians; semi-structured interviews with clinicians; evaluation methods will be used

week 4 until study completion
Implementation Feasibility Research
Aikaikkuna: week 4 until study completion

Workflow integration feasibility: This will be evaluated using semi structured interviews and questionnaires

week 4 until study completion
Implementation Feasibility Research
Aikaikkuna: week 4 until study completion

Acceptability and perceived trust: This will be evaluated with Quantitative scoring rubric for clinicians; semi-structured interviews with clinicians

week 4 until study completion
Implementation Feasibility Research
Aikaikkuna: week 4 until study completion

Implementation facilitators and barriers: This will be evaluated using semi-structured interviews and questionnaires

week 4 until study completion

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Yhteistyökumppanit

Tutkijat

  • Päätutkija: Mary-Anne Hartley, LIGHT

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

  • 1. Arora RK, Wei J, Hicks RS, Bowman P, et al. HealthBench: Evaluating Large Language Models Towards Improved Human Health. Preprint [Under Review]. 2025. 2. Burnell R, Schellaert W, Burden J, Ullman TD, Martinez-Plumed F, Tenenbaum JB, et al. Rethink reporting of evaluation results in AI. Science. 2023;380: 136-138. doi:10.1126/SCIENCE.ADF6369. 3. Hager P, Jungmann F, Holland R, Bhagat K, Hubrecht I, Knauer M, et al. Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making. Nature Medicine 2024 30:9. 2024;30: 2613-2622. doi:10.1038/s41591-024-03097-1. 4. Singhal, K., Azizi, S., Tu, T., Mahdavi, S. S., Wei, J., Chung, H. W., et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge. Nature, 620(7972), 172-180. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06291-2 5. WHO. Towards the Development of guidance on ethics and governance of artificial intelligence for health. 2019. 6. Azad TD, Krumholz HM, Saria S. Principles to guide clinical AI readiness and move from benchmarks to real-world evaluation. Nature Medicine. 2026;32:802-804. doi:10.1038/s41591-025-04198-1 7. Declaration of Helsinki https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki-ethical-principles-for-medical-research-involving-human-subjects 8. European Parliament and Council of the European Union, 2016. Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union, L119, pp.1-88. 9. International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH), 2016. Integrated Addendum to ICH E6(R1): Guideline for Good Clinical Practice E6(R2). Step 4, 9 November 2016. 10. U.S. Food and Drug Administration. 21 CFR Part 11-Electronic Records; Electronic Signatures. Code of Federal Regulations. Title 21, Part 11. Revised 2024.

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Maanantai 31. elokuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Torstai 31. joulukuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Torstai 31. joulukuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Keskiviikko 9. syyskuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 29. lokakuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 3. marraskuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 3. marraskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 29. lokakuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Torstai 1. lokakuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muut tutkimustunnusnumerot

  • LiGHT-26-02
  • INV-076674 (Muu apuraha/rahoitusnumero: BILL and Melinda gates foundation)

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

JOO

IPD-suunnitelman kuvaus

We will share IPD within 12 months of study completion.

IPD-jaon aikakehys

IPD information will be shared within 12 months of study completion.

IPD-jaon käyttöoikeuskriteerit

Will be confirmed within 12 months of study completion

IPD-jakamista tukeva tietotyyppi

  • STUDY_PROTOCOL

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .