Explainable AI in Medical Education: CerViD-MultiModal Framework Trial (CerViD-MM)
29 luglio 2026 aggiornato da: 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
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
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)
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Effettivo)
120
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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Montserrado County
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Monrovia, Montserrado County, Liberia, 1000
- University of Liberia Medical School
-
-
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
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.
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 parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Comparatore attivo: Control Group
Participants complete a 45-minute traditional lecture module on AI in neuroimaging using static text and bar charts
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
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Sperimentale: 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
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
Altri nomi:
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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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AI Literacy Score
Lasso di tempo: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Continuous score (0-100 scale) measuring conceptual knowledge, practical application, ethical awareness, and critical evaluation of AI systems in medicine
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
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System Usability Scale (SUS) Score
Lasso di tempo: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Standardized 10-item scale assessing user perception of system usability, converted to a 0-100 overall score
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
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
- Lundberg SM, Lee SI. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2017;30:4765-4774.
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)
30 maggio 2026
Completamento primario (Effettivo)
30 maggio 2026
Completamento dello studio (Effettivo)
15 giugno 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
29 luglio 2026
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
29 luglio 2026
Primo Inserito (Effettivo)
4 agosto 2026
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
4 agosto 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
29 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
- UL-IRB-2026-XAI-MED
- U01AG024904 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
SÌ
Descrizione del piano 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.
Periodo di condivisione 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.
Criteri di accesso alla condivisione 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.
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- LINFA
- 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 .