Valutazione di un assistente clinico abilitato all'intelligenza artificiale per supportare la gestione del cancro alla tiroide
17 luglio 2026 aggiornato da: Dr. Carlos King-Ho Wong, The University of Hong Kong
Uno Studio Controllato Randomizzato per Valutare un Assistente Clinico Abilitato all'Intelligenza Artificiale per la Stadiazione e la Stratificazione del Rischio del Cancro alla Tiroide tra Studenti di Medicina e Clinici
Questo studio mira a valutare la fattibilità clinica dell'adozione di modelli basati sull'intelligenza artificiale (IA) per migliorare la gestione clinica del cancro alla tiroide.
Panoramica dello studio
Stato
Iscrizione su invito
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Con i recenti progressi tecnologici, l'IA è diventata ampiamente applicabile al riconoscimento del testo visivo in ambito clinico.
Il riconoscimento del testo basato sull'IA sta emergendo come uno strumento altamente efficiente, sostenibile e conveniente per il processo decisionale e la medicina personalizzata.
Numerosi studi hanno impiegato algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), in particolare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per convertire testo libero non strutturato dalle note di consultazione clinica all'interno delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) in dati strutturati, arricchendo così i profili clinici individuali nei database EHR.
Nel tempo, questi modelli di IA hanno continuamente migliorato la loro accuratezza predittiva e le prestazioni attraverso l'autoapprendimento (o apprendimento non supervisionato).
Sebbene i modelli di IA abbiano avuto un impatto significativo nelle pratiche oncologiche all'estero, la loro utilità per il riconoscimento del testo in oncologia rimane limitata a Hong Kong.
Questo studio proposto mira a valutare la fattibilità clinica dell'adozione di modelli basati sull'IA per migliorare la fiducia degli utenti finali nell'accuratezza diagnostica e nella previsione del rischio utilizzando flussi di lavoro assistiti dall'IA nella gestione del cancro alla tiroide.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Stimato)
76
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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Hong Kong, Hong Kong
- School of Public Health, The University of Hong Kong
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Hong Kong, Hong Kong
- Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sì
Descrizione
Criteri di inclusione:
- studenti di medicina
- clinici (inclusi ma non limitati a chirurghi, oncologi, patologi)
Criteri di esclusione:
- studenti di medicina e clinici che avevano esaminato le note cliniche o erano coinvolti nell'elaborazione delle note cliniche prima dell'inizio degli studi sperimentali clinici
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Assistente clinico abilitato all'intelligenza artificiale
I partecipanti forniranno la stadiazione del cancro e la categoria di rischio di ogni paziente affetto da cancro alla tiroide, nonché la fiducia dei partecipanti nelle suddette valutazioni diagnostiche con l'assistente clinico abilitato all'IA come intervento.
L'assistente IA è alimentato da LLM e comprende una dashboard clinica.
La dashboard clinica mostra le note cliniche originali e riassume la stadiazione del cancro e la categoria di rischio di ogni paziente affetto da cancro alla tiroide generata dall'elaborazione backend dell'assistente clinico.
Le prove a supporto delle note cliniche originali sono anche evidenziate per la verifica dei partecipanti.
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I partecipanti forniranno la stadiazione del cancro e la categoria di rischio di ciascun paziente con cancro alla tiroide, nonché la fiducia dei partecipanti nelle suddette valutazioni diagnostiche con l'assistente clinico abilitato all'IA come intervento.
L'assistente IA è alimentato da LLM e comprende una dashboard clinica.
La dashboard clinica mostra le note cliniche originali e riassume la stadiazione del cancro e la categoria di rischio di ciascun paziente con cancro alla tiroide generata dall'elaborazione back-end dell'assistente clinico.
Le prove di supporto dalle note cliniche originali sono anche evidenziate per la verifica dei partecipanti.
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Nessun intervento: Revisione manuale dei diagrammi
I partecipanti forniranno la stadiazione del cancro e la categoria di rischio di ogni paziente con cancro alla tiroide, nonché la fiducia dei partecipanti nelle suddette valutazioni diagnostiche con revisione manuale della cartella clinica.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Efficiency
Lasso di tempo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The time required to complete reviewing one set of clinical notes is compared between intervention and non-intervention groups
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Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Accuracy of Cancer Staging and Risk Stratification by Participants Compared with Ground Truth across Intervention and Non-intervention Groups
Lasso di tempo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The study will compare the accuracy of cancer staging and risk category assessed by the participants across the intervention group with AI assitance and non-intervention group without AI asssitance. The participants will review the clinical notes and assess the cancer staging and risk category for each thyroid cancer patient with or without the AI assistant. Participant provided assessments will be compared against the ground truth established by the clinical investigators of the study to guage the accuracy which is quantified as the percentage of correctly graded cancer staging and risk stratification. The accuracy will be compared between the intervention group and non-intervention groups using t-tests to evaluate the clinical impact of the AI assistant. |
Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Participants' Confidence in Cancer Staging and Risk Stratification as Assessed by a 0-10 Scale Questionnaire
Lasso di tempo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The study will compare the participants' confidence in grading cancer staging and risk category between the intervention group with AI assistance and non-intervention group without AI-assistance. After evaluating each thyroid cancer case for providing cancer staging and risk category, participants will complete a short questionnaire rating their confidence in providing their assessments on a scale from 0 (lowest) to 10 (hightest). Meanw confidence score will be compared between the intervention group and non-intervention group to evaluate the clinical impact of the AI assitant. |
Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: King Ho Carlos Wong, School of Public Health The University of Hong Kong
- Investigatore principale: Man Him Matrix Fung, Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
2 ottobre 2025
Completamento primario (Stimato)
31 marzo 2027
Completamento dello studio (Stimato)
30 aprile 2027
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
29 settembre 2025
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
16 novembre 2025
Primo Inserito (Effettivo)
18 novembre 2025
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
21 luglio 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
17 luglio 2026
Ultimo verificato
1 luglio 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- UW24-319-RCT
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
SÌ
Descrizione del piano IPD
Solo i dati IPD anonimizzati utilizzati nelle pubblicazioni dei risultati saranno condivisi, in modo che la re-identificazione degli individui non sia possibile.
Periodo di condivisione IPD
I dati individuali dei pazienti (IPD) e le informazioni di supporto saranno disponibili al completamento dello studio (data prevista il 31 dicembre 2025) con la diffusione o pubblicazione dei risultati e rimarranno disponibili indefinitamente fino a quando non sarà richiesta la rimozione.
Criteri di accesso alla condivisione IPD
I dati IPD e le informazioni di supporto saranno disponibili con la diffusione dei risultati e la pubblicazione come documenti caricati o allegati.
Chiunque abbia accesso agli articoli potrà accedere a tutti i documenti.
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- LINFA
- ICF
- CODICE_ANALITICO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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