Explainable AI in Medical Education: CerViD-MultiModal Framework Trial (CerViD-MM)
29 juillet 2026 mis à jour par: Prince L. Fully, University of Liberia
Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Medical Education: A Multi-Modal Framework for Enhancing Human-AI Collaboration
This study evaluates whether Explainable Artificial Intelligence (XAI) explanations integrated into medical training improve AI literacy, reduce cognitive workload, and enhance learner trust compared to traditional lecture methods.
Third-year medical students participated in a randomized controlled trial assessing the CerViD-MultiModal diagnostic framework during a neuroimaging diagnostic module focused on fornix atrophy in early and late mild cognitive impairment
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
The study utilized a two-phase sequential explanatory design with mixed methodologies.
In Phase 1 (Technical Development), the CerViD-MultiModal model was developed and validated using neuroimaging data from 100 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) subjects to classify early vs. late mild cognitive impairment via fornix morphometry features.
In Phase 2 (Educational Intervention), a randomized controlled trial was conducted with 120 third-year medical students enrolled in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
Participants were randomized into two equal groups (n=60 per group): Control Group: Completed a 45-minute traditional lecture module using static text and bar charts.
XAI-Enhanced Group: Completed an interactive 45-minute module featuring SHAP summary charts, LIME patient-specific explanations, and interactive force graphs.
Post-intervention electronic assessments evaluated four primary outcomes: AI Literacy Score (0-100 scale), System Usability Scale (SUS, 0-100 scale), perceived cognitive workload using the NASA Task Load Index (NASA-TLX, 0-100 scale), and Confidence in AI Interpretation (1-5 scale)
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Réel)
120
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
-
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Montserrado County
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Monrovia, Montserrado County, Libéria, 1000
- University of Liberia Medical School
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Oui
La description
Inclusion Criteria:
- Enrolled as a third-year medical student in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
- Willing and able to complete the 45-minute educational module and post-intervention evaluations.
- Provided informed consent to participate in the study.
Exclusion Criteria:
- Prior formal coursework, professional training, or specialized technical degree in artificial intelligence, machine learning, or computer science.
- Inability to complete the post-intervention assessment.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Comparateur actif: Control Group
Participants complete a 45-minute traditional lecture module on AI in neuroimaging using static text and bar charts
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Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
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Expérimental: XAI-Enhanced Group
Participants complete an interactive 45-minute lecture module supplemented with CerViD-MultiModal visual XAI explanations (SHAP summary charts and LIME patient-specific explanations
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Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
Autres noms:
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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AI Literacy Score
Délai: Immediately post-intervention (Day 1)
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Continuous score (0-100 scale) measuring conceptual knowledge, practical application, ethical awareness, and critical evaluation of AI systems in medicine
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Immediately post-intervention (Day 1)
|
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System Usability Scale (SUS) Score
Délai: Immediately post-intervention (Day 1)
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Standardized 10-item scale assessing user perception of system usability, converted to a 0-100 overall score
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Publications générales
- Lundberg SM, Lee SI. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2017;30:4765-4774.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
30 mai 2026
Achèvement primaire (Réel)
30 mai 2026
Achèvement de l'étude (Réel)
15 juin 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
29 juillet 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
29 juillet 2026
Première publication (Réel)
4 août 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
4 août 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
29 juillet 2026
Dernière vérification
1 juillet 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- UL-IRB-2026-XAI-MED
- U01AG024904 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
OUI
Description du régime IPD
De-identified individual participant data collected during the study, including post-intervention assessment scores for AI literacy, System Usability Scale (SUS) ratings, NASA Task Load Index (NASA-TLX) workload metrics, and confidence scores, will be made available upon reasonable request.
All direct and indirect identifiers will be removed prior to data sharing to preserve participant privacy.
Délai de partage IPD
De-identified individual participant data and supporting documents will become available within 6 months following publication of the study results in a peer-reviewed journal and will remain accessible for up to 3 years.
Critères d'accès au partage IPD
Data and supporting materials will be shared with qualified academic researchers and clinical educators whose formal proposal has been approved by the research team.
Access is granted solely for scientific research and meta-analytic purposes.
Requests should be submitted via email directly to the Principal Investigator.
Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD
- PROTOCOLE D'ÉTUDE
- SÈVE
- ANALYTIC_CODE
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .