Ihmisen ja tekoälyn yhteistyön älykkyys sikiön virtauksen hallinnan parantamiseksi
Ihmisen ja tekoälyn yhteistyön älykkyys sikiön virtauksen hallinnan parantamiseksi: satunnaistettu kokeilu
Tässä satunnaistetussa kontrolloidussa tutkimuksessa arvioidaan selitettävän AI:n (XAI) tehokkuutta parantamaan kliinikoiden tulkintaa Doppler-ultraäänikuvista (UA ja MCA) synnytystautien alalla. Siihen osallistuu 92 kliinikkoa, jotka on satunnaistettu interventio- ja kontrolliryhmiin. Interventioryhmä saa XAI-palautetta, jonka tavoitteena on parantaa ultraäänitulkinnan ja lääketieteellisen päätöksenteon tarkkuutta.
Tavoitteet:
- Kehittää tulkittava malli yleisesti käytetyille Doppler-virroille, erityisesti napavaltimon (UA) ja keskimmäisen aivovaltimon (MCA) pulsatiteettiindeksille (PI), tavoitteena antaa laadukasta palautetta Doppler-spektrikuvista ja ehdottaa mahdollisia porttien sijoitteluja.
- Testaa Explainable AI (XAI) -palautteen antamisen vaikutuksia kliinikoille verrattuna siihen, ettei palautetta anneta heidän tarkkuudestaan ultraäänen tulkinnassa ja hallinnassa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Tällä hetkellä Doppler-ultraääninopeuden mittaaminen on tärkeä työkalu synnytyskäytännössä, erityisesti napavaltimon (UA) ja keskimmäisen aivovaltimon (MCA) arvioinnissa kohdun istukan ja sikiön verenkierrossa. Vaikka Doppler-ultraääni on arvokas sikiön anemian ja istukan vajaatoiminnan havaitsemisessa, sen tarkkuus riippuu käyttäjän asiantuntemuksesta. Tekoäly (AI) tarjoaa mahdollisia parannuksia, erityisesti riskiraskausissa. Sikiön ultraäänen olemassa olevista tekoälysovelluksista puuttuu kuitenkin usein läpinäkyvyys, mikä johtaa käyttäjien epäluottamukseen. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on puuttua näihin rajoituksiin kehittämällä selitettävissä oleva tekoälymalli, joka auttaa kliinikoita tulkitsemaan Doppler-ultraäänikuvia UA:sta ja MCA:sta riskiraskauksien hallinnan parantamiseksi.
Tutkimuksen tavoitteet ovat:
- Kehittää tulkittava malli yleisesti käytetyille Doppler-virroille, erityisesti napavaltimon (UA) ja keskimmäisen aivovaltimon (MCA) pulsatiteettiindeksille (PI), tavoitteena antaa laadukasta palautetta Doppler-spektrikuvista ja ehdottaa mahdollisia porttien sijoitteluja.
- Testaa Explainable AI (XAI) -palautteen antamisen vaikutuksia kliinikoille verrattuna siihen, ettei palautetta anneta heidän tarkkuudestaan ultraäänen tulkinnassa ja hallinnassa.
Kaikkia osallistujia opastetaan tarjoamaan portin sijoitus napavaltimon ja MCA:n virtauskuville ja arvioimaan tuloksena olevien virtauskäyrien laatu. Jokaisen osallistujan on arvioitava yhteensä 40 ainutlaatuista kuvaa (10 virtauskuvaa UA:lle ja MCA:lle, 10 spektri-dopplerkuvaa UA:lle ja MCA:lle). Neljästä ryhmästä (UA-virtaus, UA-spektri, MCA-virtaus ja MCA-spektri) tutkijat tarjoavat yhteensovitetut 40 kuvan sarjat, jotka toimitetaan osallistujille, jotka vastaavat heidän kokemustasonsa kussakin sairaalassa (PGY 1 -2; PGY 3-5, hallituksen sertifioitu synnytyslääkäri). Flow-kuvien osalta osallistujia neuvotaan tunnistamaan sopivin portin sijoitus. Spektrivirtauskäyrien osalta osallistujia pyydetään arvioimaan, olivatko virtauskäyrät riittävän laadukkaita lääketieteellisiä johtopäätöksiä varten.
MCA- ja UA-kuvien sisällyttämiskriteerit ovat kolmannelta kolmannekselta (>= viikko 28) otettuja kuvia.
Tutkimuksen suunnittelu: Satunnaistettu kontrolloitu tutkimus
Tietolähde: 1840 ainutlaatuista ultraäänikuvausta, mukaan lukien napavaltimon (UA) ja keskimmäisen aivovaltimon (MCA) mittaukset. 1840 ainutlaatuista kuvaa sisältää: 460 kuvaa UA-virtakuvasta, 460 UA-spektrikuvaa, 460 MCA-virtakuvaa ja 460 MCA-spektrikuvaa.
Osallistujia: 92 kliinikon pätevyyttä vaihtelevalla tasolla neljässä eri yliopistosairaalassa.
Interventio: XAI-palaute MCA/UA Doppler -spektrikäyristä ja porttien sijoitusehdotuksista.
Kontrolliryhmä: Ei XAI-palautetta.
Toimenpide: Kliinikot jaetaan kahteen 46 hengen ryhmään, jotka vastaavat sairaaloiden kokemustasoja. Kontrolliryhmä asettaa portin MCA/UA-kuville ja arvioi Doppler-spektrin ilman tekoälypalautetta, kun taas interventioryhmä suorittaa samat tehtävät AI-palautteen kanssa.
Tulostoimenpiteet: Osallistujien vastaukset kahdessa ryhmässä arvioivat kaksi sikiölääketieteen sonografia, jotka arvioivat osallistujien vastauksia toisistaan riippumatta. Erimielisyydessä kaksi sonografia pääsevät yhteisymmärrykseen keskustelun jälkeen.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Zahra Bashir, MD
- Puhelinnumero: 71871407
- Sähköposti: zahra.bashir@regionh.dk
Opiskelupaikat
-
-
Capital Region Of Denmark
-
Copenhagen, Capital Region Of Denmark, Tanska, 2100
- Rekrytointi
- Rigshospitalet
-
Ottaa yhteyttä:
- Zahra Bashir, MD
-
Päätutkija:
- Zahra Bashir, MD
-
-
Region Zealand
-
Slagelse, Region Zealand, Tanska, 4200
- Rekrytointi
- Slagelse Hospital
-
Ottaa yhteyttä:
- Zahra Bashir, MD
-
Päätutkija:
- Zahra Bashir, MD
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Osallistumiskriteerinä on transabdominaalisen synnytysultraäänen käyttö vähintään kerran viikossa
Poissulkemiskriteerit:
- Poissulkemiskriteeri on kokemuksen puute transabdominaalisesta synnytysultraäänitutkimuksesta.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Terveyspalvelututkimus
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
- Naamiointi: Kaksinkertainen
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: "XAI-palaute MCA/UA Doppler-spektrikäyristä ja porttien sijoitusehdotuksista"
XAI-palauteryhmä asettaa portin MCA/UA-kuville ja arvioi Doppler-spektrin tekoälypalautteen avulla. N = 46 kliinikkoa (Kliinikot jaetaan kahteen ryhmään (XAI-palaute & ei XAI-palauteryhmät), joissa kussakin on 46 henkilöä, jotka vastaavat sairaaloiden kokemustasoja) |
Tämä tutkimus sisältää 1 840 ultraäänikuvaa, jotka on jaettu UA- ja MCA-virtaus- ja spektrikuviin, joista jokainen on kopioitu yhteensä 3 680 kuvaa varten, jotta voidaan verrata selitettävää AI (XAI) -palautetta vs. ei palautetta. Tutkijat tarjoavat osallistujille yhteensopivia 40 kuvan sarjaa (yksi XAI-ryhmälle ja yksi ei-XAI-ryhmälle). Osallistujat verrataan heidän kokemuksensa perusteella kussakin sairaalassa (paikalliset lääkärit, synnytyslääkärit ja gynekologit, joilla on synnytysultraäänikokemusta). Kaikkia osallistujia neuvotaan sijoittamaan portit napavaltimon ja keskimmäisen aivovaltimon virtauskuviin ja arvioimaan tuloksena olevien virtauskäyrien laatua. Erityisesti virtauskuvien osalta osallistujien on tunnistettava sopivin portin sijoitus. Spektrivirtauskäyrien osalta heidän on päätettävä, ovatko käyrät riittävän laadukkaita ohjaamaan lääketieteellisiä johtopäätöksiä. |
|
Ei väliintuloa: "Ei XAI-palautetta"
Kontrolliryhmä asettaa portin MCA/UA-kuville ja arvioi Doppler-spektrin ilman AI-palautetta. N = 46 kliinikkoa (Kliinikot jaetaan kahteen ryhmään (XAI-palaute & ei XAI-palauteryhmät), joissa kussakin on 46 henkilöä, jotka vastaavat sairaaloiden kokemustasoja) |
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Kaksi sikiölääketieteen sonografia tarkastelee vastaukset itsenäisesti, ja jos asiantuntijat ovat eri mieltä, päästään yksimielisyyteen.
Aikaikkuna: 1 kuukautta
|
Tarkkuus kussakin ryhmässä (AI-palaute ja ilman AI-palauteryhmää) määriteltiin kahden sikiölääketieteen sonografin arvioimana prosentuaalisena erona oikein hoidettujen virtauskuvien lukumäärässä kahden ryhmän välillä. Oikea hallinta määriteltiin seuraavasti: Oikea portin sijoitus (useita paikkoja mahdollista) JA Virtauskäyrien oikea tunnistaminen, jotka olivat riittävän laadukkaita lääketieteellisen päätöksenteon mahdollistamiseksi. |
1 kuukautta
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Virtauskuvan hallinnan tarkkuus osaamisryhmien kesken
Aikaikkuna: 1 kuukautta
|
Toissijainen tulos on luokitella osallistujat kompetenssiryhmiin (harjoittelijat, synnytyslääkärit ja gynekologit, joilla on synnytyskokemusta) ja sitten tutkia prosenttiosuuksia virtauskuvan hallinnan tarkkuudessa näiden osaamisryhmien välillä sekä tekoälypalautteessa että ei-AI-palautteessa. palauteryhmiä.
|
1 kuukautta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- 3-3031-2915/1
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 .