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

Tekevätkö tekoälyt kliinikoista sopivammin luottavaisia? Satunnaistettu tutkimus ennenaikaisen synnytyksen ennustamisessa

tiistai 30. kesäkuuta 2026 päivittänyt: Emilie Pi Fogtmann Sejer, Rigshospitalet, Denmark

Tekevätkö tekoälyt lääkäreistä sopivammin itsevarmoja? Satunnaistettu tutkimus ennenaikaisen synnytyksen ennustamisessa

Tämän satunnaistetun kyselytutkimuksen tavoitteena on arvioida, kuinka erilaiset tekoälyn (AI) päätöstuen esitystavat vaikuttavat lääkärien kliiniseen arviointikykyyn synnytys- ja naistentautien erikoisalalla, kun he arvioivat spontaanin ennenaikaisen synnytyksen riskiä käyttäen kliinisiä tapausesimerkkejä, joissa on kohdunkaulan ultraäänikuvia. Tutkimus vertailee erityisesti kahta tekoälyn esitysmuotoa: binäärinen luokittelu (ennenaikainen vs. täysiaikainen synnytys) ja yksilöllinen ennenaikaisen synnytyksen riskiarvio.

Päätavoitteena on vastata seuraaviin kysymyksiin:

  • Mikä tekoälyn esitysmuoto johtaa parempaan yhteensopivuuteen lääkäreiden luottamuksen ja päätösten tarkkuuden välillä (diagnostinen kalibrointi)?
  • Johtaako erilaiset tekoälyn esitysmuodot hyödyllisiin vai haitallisiin muutoksiin kliinisissä päätöksissä?

Osallistujat täyttävät verkkokyselyn, jossa he tarkastelevat kliinisiä tapauksia, tekevät diagnostiikka- ja hoitopäätöksiä, arvioivat diagnostiikan luottamustaan ennen ja jälkeen tekoälyn tuloksen näkemisen sekä raportoivat luottamuksensa tekoälyyn.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Rekrytointi

Ehdot

Interventio / Hoito

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

125

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

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

Opiskeluyhteys

Opiskelupaikat

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

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • Lääkärit, jotka työskentelevät tai saavat koulutusta synnytys- ja naistentautien alalla.
  • Kokemus transvaginaalisten kohdunkaula-ultraäänitutkimusten suorittamisesta.

Poissulkemiskriteerit:

- Ei aiempaa kokemusta transvaginaalisten kohdunkaula-ultraäänitutkimusten suorittamisesta.

Opintosuunnitelma

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

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Muut
  • Jako: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Yksittäinen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Kokeellinen: AI-ennuste
Osallistujat saavat binäärin tekoälyennusteen (ennenaikainen tai täysiaikainen synnytys)
Käyttäytyminen: AI ennustus (binäärinen)
AI-päätöstuki, joka perustuu kohdunkaulan ultraäänitutkimukseen ja tarjoaa binääriluokituksen (ennenaikainen synnytys ennen 37 viikkoa tai täysiaikainen synnytys) lisäksi vakiokliiniseen tietoon.
Kokeellinen: AI:n riskiarvio
Osallistujat saavat ennenaikaisen synnytyksen AI-riskien arvion (%)
Käyttäytyminen: AI:n riskiarvio (%)
AI-päätöksenteon tuki, joka perustuu kohdunkaulan ultraäänitutkimukseen ja tarjoaa ennenaikaisen synnytyksen riskin arvion (%) standardin kliinisen tiedon lisäksi.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Kliinikon diagnoosikalibrointi (tarkkuuden ja luottamuksen yhdenmukaistaminen) tekoälyaltistuksen jälkeen.
Aikaikkuna: Välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Sopivuus tekoälyn jälkeisen päätöksen oikeellisuuden (0/1) ja tekoälyn jälkeisen luottamusarvion (0-10) välillä kvantifioidaan käyttäen Brier-pisteytystä. Luottamusasteikko muunnetaan arvoväliin 0-1, ja luottamuksen ja oikeellisuuden väliset neliöityjen erotukset keskiarvotetaan tapauksittain osallistujatasoisen pistemäärän saamiseksi. Matalammat pistemäärät osoittavat parempaa diagnostiikkaa kalibrointia. Tuloksia verrataan satunnaistettujen ryhmien välillä.
Välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Hyödyllinen vaihtoprosentti ja haitallinen vaihtoprosentti.
Aikaikkuna: Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyn altistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).

Osuus hyödyllisistä ja haitallisista vaihdoista lasketaan kullekin osallistujalle ja verrataan tutkimusryhmien välillä.

Hyödyllinen vaihto = virheellinen ennen-tekoäly-päätös muuttuu oikeaksi tekoälyn-jälkeen-päätökseksi.

Haitallinen vaihto = oikea ennen-tekoäly-päätös muuttuu virheelliseksi tekoälyn-jälkeen-päätökseksi.
Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyn altistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Muutos päätösten tarkkuudessa, luottamuksessa ja diagnoosien kalibroinnissa ennen tekoälyä ja sen jälkeen.
Aikaikkuna: Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Osallistujan sisäinen muutos ennen tekoälyn käyttöä ja sen jälkeen päätösten tarkkuudessa (oikeiden päätösten osuus), luottamustasossa ja diagnostisessa kalibroinnissa. Erot verrataan satunnaistettujen ryhmien välillä ja jaotellaan tekoälyn oikeellisuuden mukaan.
Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Yhteys itsearvioidun luottamuksen tekoälyyn ja käyttäytymisen riippuvuuden tekoälystä välillä.
Aikaikkuna: Heti tekoälyaltistuksen jälkeen yksittäisen kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Itsearvioitu luottamus tekoälyn tuotokseen mitataan numeerisella arviointiskaalalla (0–10) jokaisen tapauksen tekoälyaltistuksen jälkeen. Käyttäytymiseen perustuvaa luottamusta kvantifioidaan tekoälyn tuotoksen kanssa yhteensopivien tekoälyjälkeisten päätösten osuutena. Luottamusarvioiden ja käyttäytymiseen perustuvan luottamuksen välistä suhdetta, mukaan lukien yhteensopivuus, kun tekoäly on oikeassa ja väärässä, arvioidaan osallistujatasolla ja verrataan satunnaistettujen ryhmien välillä.
Heti tekoälyaltistuksen jälkeen yksittäisen kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Seuraavan kohdunkaulan ultraäänitutkimuksen suunnittelu.
Aikaikkuna: Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).
Osuus tapauksista, joissa kliiniset lääkärit suunnittelevat lisäkaula-ultraäänitutkimuksen (kyllä/ei), yhteenveto osallistujaa kohden ja vertailu ennen AI:ta ja AI:n jälkeen sekä satunnaistettujen ryhmien välillä.
Perustaso (ennen tekoälyä) ja välittömästi tekoälyaltistuksen jälkeen yhden kyselyistunnon aikana (noin 20 minuuttia).

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Rigshospitalet, Denmark

Yhteistyökumppanit

Technical University of Denmark
Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation
The Foundation of 17.12.1981
Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark

Tutkijat

  • Opintojen puheenjohtaja: Martin G Tolsgaard, MD, PhD, DMSc, Department of Obstetrics and Gynecology, Copenhagen University Hospital - Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark

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)

Tiistai 3. helmikuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 27. tammikuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 3. helmikuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Keskiviikko 11. helmikuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 30. kesäkuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Maanantai 1. kesäkuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • P-2024-18108

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

IPD-suunnitelman kuvaus

Yksittäisten osallistujien tietoja ei ole tarkoitus jakaa julkisesti. Yhteenvetotulokset raportoidaan. Anonymisoituja tietoja voidaan mahdollisesti tarjota perustellun pyynnön yhteydessä, mikäli se on yhteensopiva laitoksen käytäntöjen ja sovellettavien tietosuojamääräysten kanssa.

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 .

Tilaa