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Valutazione di un assistente clinico abilitato all'intelligenza artificiale per supportare la gestione del cancro alla tiroide

16 dicembre 2025 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

Condizioni

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)

70

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

  • Hong Kong
      • Hong Kong, Hong Kong
        • School of Public Health, The University of Hong Kong
      • Hong Kong, Hong Kong
        • Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong

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
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.
Altro: Assistente clinico abilitato all'intelligenza artificiale
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.
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.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza della stadiazione del cancro e della stratificazione del rischio da parte dei partecipanti rispetto alla verità di riferimento nei gruppi di intervento e non intervento
Lasso di tempo: Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Crossover in 3-4 settimane

Lo studio confronterà l'accuratezza della stadiazione del cancro e della categoria di rischio valutata dai partecipanti nel gruppo di intervento con assistenza AI e nel gruppo di non intervento senza assistenza AI.

I partecipanti esamineranno le note cliniche e valuteranno la stadiazione del cancro e la categoria di rischio per ogni paziente con cancro alla tiroide con o senza l'assistente AI. Le valutazioni fornite dai partecipanti saranno confrontate con la verità di base stabilita dagli investigatori clinici dello studio per misurare l'accuratezza, che è quantificata come percentuale di stadiazione del cancro e stratificazione del rischio correttamente classificate. L'accuratezza sarà confrontata tra il gruppo di intervento e i gruppi di non intervento utilizzando test t per valutare l'impatto clinico dell'assistente AI.
Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Crossover in 3-4 settimane
Fiducia dei Partecipanti nella Stadiazione del Cancro e nella Stratificazione del Rischio Valutata tramite un Questionario su Scala 0-10
Lasso di tempo: Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Cross-over in 3-4 settimane

Lo studio confronterà la fiducia dei partecipanti nel classificare lo stadio del cancro e la categoria di rischio tra il gruppo di intervento con assistenza AI e il gruppo di non intervento senza assistenza AI.

Dopo aver valutato ogni caso di cancro alla tiroide per fornire lo stadio del cancro e la categoria di rischio, i partecipanti completeranno un breve questionario valutando la loro fiducia nel fornire le loro valutazioni su una scala da 0 (minima) a 10 (massima). Il punteggio medio di fiducia verrà confrontato tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento per valutare l'impatto clinico dell'assistente AI.
Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Cross-over in 3-4 settimane
Efficienza
Lasso di tempo: Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Crossover in 3-4 settimane
Il tempo necessario per completare la revisione di un insieme di note cliniche viene confrontato tra i gruppi di intervento e non intervento
Tra il gruppo di intervento e il gruppo di non intervento. Crossover in 3-4 settimane

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

The University of Hong Kong

Collaboratori

Innovation and Technology Commission, Hong Kong

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.

Pubblicazioni generali

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 2026

Completamento dello studio (Stimato)

30 aprile 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

29 settembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

16 novembre 2025

Primo Inserito (Stimato)

18 novembre 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

17 dicembre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

16 dicembre 2025

Ultimo verificato

1 novembre 2025

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

Prove cliniche su Cancro alla tiroide

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