Modelli di IA nella Diagnosi di Patologia Clinica: Uno Studio RCT Multicentrico
Performance dei Modelli di IA nel Flusso di Lavoro Diagnostico di Patologia Clinica: Uno Studio Multicentrico, Prospettico, Randomizzato Controllato
Lo studio confronterà principalmente l'interpretazione mediante una piattaforma assistita da IA con la lettura convenzionale indipendente dei vetrini in termini di accuratezza diagnostica (ad es., AUC), efficienza di lettura (ad es., tempo diagnostico), qualità del referto diagnostico, fiducia diagnostica (scala Likert) e soddisfazione dei patologi riguardo al modello di IA.
Gli investigatori valuteranno anche la superiorità tra i patologi meno esperti (junior) e la non inferiorità tra i patologi più esperti (senior).
Il completamento con successo di questo progetto fornirà prove prospettiche di alto livello per supportare la standardizzazione dell'implementazione, il controllo di qualità e un'adozione più ampia dell'IA patologica nella pratica clinica.
Questo studio potrebbe anche valutare i potenziali benefici e rischi dell'utilizzo di strumenti di IA nella ricerca medica.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Zhengyu Zhang
- Numero di telefono: 13837365993
- Email: zzyusmu@163.com
Luoghi di studio
-
-
Chongqing Municipality
-
Chongqing, Chongqing Municipality, Cina
- The First Hospital Affiliated to AMU SOUTHWEST HOSPITAL
-
Contatto:
- Xiaohong Yao
- Numero di telefono: 17720466296
- Email: yxh15@163.com
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-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, China 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
-
Contatto:
- Li Liang
- Numero di telefono: +8615989146266
- Email: lli@smu.edu.cn
-
Contatto:
- Zhengyu Zhang
- Email: zzyusmu@163.com
-
-
Henan
-
Zhengzhou, Henan, Cina
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
-
Contatto:
- Shenglei Li
- Numero di telefono: 13598423254
- Email: 13598423254@126.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Patologi:
Criteri di inclusione:
- Fornire volontariamente il consenso informato scritto.
- Età ≥ 20 anni.
- Aver completato almeno 1 anno di formazione in diagnosi patologica.
Criteri di esclusione:
- Individui con difficoltà di lettura o un disturbo della lettura.
- Non disposti a partecipare a questo studio.
Pazienti:
Criteri di inclusione:
- Fornire volontariamente il consenso informato scritto.
- Età ≥ 18 anni.
- Avere disponibili immagini di patologia digitale e informazioni cliniche rilevanti.
Criteri di esclusione:
- Dati mancanti o qualità dei dati che non soddisfa i requisiti per l'analisi.
- Giudicati non idonei alla partecipazione dallo sperimentatore.
- Non disposti a partecipare a questo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Comparatore placebo: Gruppo di Diagnosi Indipendente (Gruppo di Controllo)
In questo gruppo, i patologi diagnosticheranno indipendentemente ogni caso in base alla propria esperienza clinica, registrando sia il tempo impiegato per la diagnosi che la propria sicurezza diagnostica.
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I patologi diagnosticheranno ciascun caso in modo indipendente in base alla propria esperienza clinica, registrando sia il tempo necessario per la diagnosi che il proprio livello di fiducia diagnostica.
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Sperimentale: Gruppo assistito dall'IA
I patologi di questo gruppo devono utilizzare il modello diagnostico di patologia basato sull'intelligenza artificiale per supportare le loro diagnosi.
Il modello di patologia basato sull'intelligenza artificiale fornirà un risultato previsto per ogni caso.
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I medici di questo gruppo sono tenuti a utilizzare il modello di intelligenza artificiale per supportare le loro diagnosi.
Il modello di intelligenza artificiale per la patologia fornirà un risultato previsto per ogni caso.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Area sotto la curva ROC (AUC)
Lasso di tempo: Le valutazioni verranno condotte entro una settimana dalle diagnosi dei patologi
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Area sotto la curva
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Le valutazioni verranno condotte entro una settimana dalle diagnosi dei patologi
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tempo diagnostico per caso
Lasso di tempo: Misurato immediatamente dopo la diagnosi dei patologi
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Tempo necessario al patologo per completare la diagnosi di ciascun caso nel gruppo con diagnosi assistita dall'IA rispetto al gruppo con diagnosi indipendente.
Il tempo diagnostico è definito come la durata (in minuti/secondi) dall'inizio della revisione del caso alla finalizzazione e all'invio del referto diagnostico nel sistema dello studio. |
Misurato immediatamente dopo la diagnosi dei patologi
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Fiducia diagnostica dei patologi
Lasso di tempo: Al momento della diagnosi per ciascun caso.
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Autovalutazione della fiducia diagnostica dei patologi per ciascun caso nel gruppo con diagnosi assistita dall'IA rispetto al gruppo con diagnosi indipendente.
La fiducia diagnostica sarà valutata dal patologo refertante su una scala Likert a [10] punti (ad esempio, 1 = molto incerto a 10 = molto fiducioso) immediatamente dopo aver completato la diagnosi.
Punteggi più alti indicano una maggiore fiducia diagnostica.
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Al momento della diagnosi per ciascun caso.
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- NFEC-2026-059
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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