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シミュレーショントレーニングにおける人工知能指導システムの有効性

2021年5月20日 更新者：McGill University

外科教育における仮想手術アシスタントと専門家ベースの指導の比較: 無作為化対照試験

簡単な要約:

バックグラウンド：

手術経験と技術的スキルは患者の転帰の改善に関連していますが、手術室での手術能力を定量化することは困難です。 外科教育では、忠実度の高い仮想現実シミュレーターによって生成された大規模なデータセットを機械学習アルゴリズムで使用して、専門家のベンチマークで研修生のパフォーマンスと能力を客観的に測定できます。 これにより、安全でリスクのない環境で外科的スキルの反復練習が可能になり、即時のフィードバックが得られます。

私たちのグループは、Virtual Operative Assistant (VOA) と呼ばれるインテリジェントな個別指導システムを開発し、特許出願中です。 VOA は、人工知能 (AI) サポート ベクター マシン アルゴリズムを利用して、NeuroVR (CAE Healthcare) シミュレーター プラットフォームから得られたデータを評価し、個別の視聴覚フィードバックを提供して、シミュレートされた脳腫瘍切除中の学習者のパフォーマンスを向上させます。 人間の外科見習い教育への VOA などのインテリジェントな個人指導システムの有効性は、まだ解明されていません。

この研究の目的は、パーソナライズされた VOA フィードバックの有効性と教育的影響を、医学生の仮想現実腫瘍切除手順の技術的スキル学習に関する専門家の指導と比較することです。

具体的な目的: 1) 個別化された VOA フィードバックを受け取った医学生が、(a) 専門のインストラクターからのフィードバックを受けていない学生、または (b) 専門のインストラクターによるフィードバックを受けた学生と比較して、手術成績が統計的に改善されているかどうかを評価すること。 2) 人間の指導と比較して、この達成課題を実行する際に、医学生の VOA インテリジェント チュータリング システムによって異なる感情が誘発されるかどうかを概説する。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

設計: VOA トレーニングと遠隔ベースの専門家による指導と対照の 3 アーム部分盲検ランダム化比較試験。

設定: モントリオール神経学研究所の脳神経外科シミュレーションおよび人工知能学習センター。

参加者: ケベック州全体からの適格な 1 年生と 2 年生の医学生。

タスク: NeuroVR (CAE Healthcare) 手術シミュレーターの 2 つの手術器具 (Cavitron Ultrasonic Aspirator と Bipolar ピンサー) を使用して、シミュレートされた腫瘍 (色と触覚特性で区別可能) を完全に除去し、出血と周囲の健康な脳への損傷を最小限に抑えます。

介入: 6 回の仮想軟膜下腫瘍切除の試み (5 つの単純な実践シナリオと 1 つの複雑で現実的なシナリオ) を含む 1 回の 75 分間のトレーニング セッションで、次のいずれかからの評価とフィードバックが行われます。

  1. VOA インテリジェント チューター システム (グループ 2) または

  2. リモートベースの専門インストラクター (グループ 3)

    両方と比較:

  3. 評価またはパフォーマンス フィードバックを受信しないコントロール グループ (グループ 1)。

私たちの知る限り、これは、AI を利用したインテリジェントな個人指導システムの有効性を、医療および外科手術の仮想現実シミュレーションのコンテキストで専門家の指導と比較し、そのような指導に対する感情的な反応を評価する最初の研究です。 この研究の目的は、この革新的な技術を医学教育カリキュラムで使用し、外科医やその他の医療提供者の安全性、効率性、能力を高めることで患者の転帰を改善するための成功したアプローチを特定することです。

研究の種類

介入

入学 (実際)

70

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • カナダ
    • Quebec
      • Montreal、Quebec、カナダ、H3A 2B4
        • Neurosurgical Simulation and Artificial Intelligence Learning Centre

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準: • 除外基準を満たさないカナダの機関の 1 年生および 2 年生の医学生。

-

除外基準: • NeuroVR (CAE ヘルスケア) シミュレーターを含む、当社グループの以前の試験のいずれかに参加している。

-

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

  • 主な目的：ヘルスサービス研究
  • 割り当て：ランダム化
  • 介入モデル：並列代入
  • マスキング：ダブル

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし：対照群

コントロール グループ - ベースライン トレーニング

25名の参加者が割り当てられました。 個人は、シミュレーターとシナリオの使用に関する入門情報を受け取ります。 彼らは練習のために 5 つの簡単な軟膜下腫瘍切除を行い、1 回の試行に 5 分間かかります。 各試行の後、生徒はパフォーマンスに関する評価やフィードバックなしで 5 分間の休憩を取ります。 6 回目の試行では、13 分間で別の現実的なシナリオを実行します。
実験的：実験グループ - 仮想手術支援トレーニング

実験グループ - 仮想手術支援トレーニング

25名の参加者が割り当てられました。 個人は、対照群と同じ情報を受け取り、同じ時間を持ち、同じシナリオを実行します。 試行間の 5 分間に、参加者はパフォーマンスの仮想手術支援トレーニング評価と視聴覚フィードバックを受け取ります。
行動：仮想手術アシスタントトレーニング
個人は、対照群と同じ基本情報を受け取り、同じ時間を持ち、同じシナリオを実行します。 試行間の 5 分間に、参加者は仮想手術アシスタントのパフォーマンス評価と視聴覚フィードバックを受け取ります。
実験的：実験グループ - リモートベースのエキスパート インストラクター トレーニング
25名の参加者が割り当てられました。 個人は、対照群と同じ情報を受け取り、同じ時間を持ち、同じシナリオを実行します。 一方、トレーニングを受けたインストラクターは、参加者の画面上のパフォーマンスをライブ ストリーミングでリモートで観察します。 インストラクターは、このシナリオの実行と評価に豊富な経験を持つ上級脳神経外科レジデントです。 5 分間のフィードバック セッションでは、生徒とチャットし、パフォーマンスについて話し合い、次のトライアルの目標設定に役立てます。
行動：リモートベースのエキスパートインストラクタートレーニング
個人は、対照群と同じ情報を受け取り、同じ時間を持ち、同じシナリオを実行します。 一方、トレーニングを受けたインストラクターは、参加者の画面上のパフォーマンスをライブ ストリーミングでリモートで観察します。 インストラクターは、このシナリオの実行と評価に豊富な経験を持つ上級脳神経外科レジデントです。 5 分間のフィードバック セッションでは、生徒とチャットし、パフォーマンスについて話し合い、次のトライアルの目標設定に役立てます。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
手続き上のパフォーマンスの変化。
時間枠：勉強の日
各練習試行のパフォーマンスは、検証済みの指標で以前に確立された AI アルゴリズムによる評価に使用されるシミュレーターからの生データを使用して測定されます。
勉強の日
学びの変化
時間枠：勉強の日
複雑で現実的なシナリオでのパフォーマンスは、技術スキルの客観的構造化評価 (OSATS) の視覚的評価尺度 (50% で加重) と AI 評価アルゴリズム (50% で加重) を使用して専門のインストラクターによって評価され、複合パフォーマンス スコアが作成されます。
勉強の日

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
引き出す感情の強さの違い
時間枠：勉強の日
介入前、介入中、介入後に、Duffy's Medical Emotions Scale (MES) を使用して測定。
勉強の日
認知負荷の違い
時間枠：勉強の日
介入後、Leppink の認知負荷指数 (CLI) を使用して測定。
勉強の日

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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McGill University

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2021年1月15日

一次修了 (実際)

2021年5月15日

研究の完了 (実際)

2021年5月15日

試験登録日

最初に提出

2021年1月6日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年1月6日

最初の投稿 (実際)

2021年1月7日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2021年5月24日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2021年5月20日

最終確認日

2021年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • 2010-270, NEU-09-042

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

他の研究者がこのデータに関心を持っている場合、一次および二次結果から得られたデータを共有することができます

IPD 共有時間枠

試用期間終了後、5年間データをご利用いただけます

IPD 共有アクセス基準

データへのアクセスを希望する研究者は、試験の主任研究者に連絡する必要があります。 ローランド・デル・マエストロ博士

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE
  • CSR

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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