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AI を使用した ICD-10 コーディングの品質の向上: クロスオーバーランダム化比較試験のプロトコル (ClinCode)

2024年2月23日 更新者:Taridzo Chomutare、University Hospital of North Norway

AI を使用した ICD-10 (国際疾病分類、第 10 版) コーディングの品質の向上: クロスオーバーランダム化比較試験のプロトコル

このランダム化試験の目的は、臨床コーディングの実践における AI の役割について学ぶことです。 答えようとしている主な質問は次のとおりです。

AI ベースの CAC システムは、臨床コーディングの負担を軽減し、コーディングの品質も向上させることができますか? 参加者は、CAC システムを使用しているときと使用していないときの両方で臨床テキストをコーディングするように求められます。

調査の概要

状態

募集

介入・治療

詳細な説明

参加者が募集されると、割り当ての隠蔽なしでランダムに 2 つのグループに割り当てられます。 参加者が支援を受けているかどうかはわかっているため、割り当ての隠蔽は臨床コーダーには関係ありません。また、プラセボコーディングアシスタントは開発しません。 ただし、分析対象者の割り当てについては伏せさせていただきます。

参加者は合計で 20 の臨床メモをコーディングします。各メモは 1 人の患者に属します。 参加者は、中断することなく 1 回の座って実験を完了するように求められます。また、前のメモに戻ったり、戻ったりすることはできません。 参加者が中断された場合は、実験から終了するよう求められ、不完全な記録は無効として破棄されます。

ユーザー調査プロセスは次の手順に要約できます。

  1. 研究参加者はランダムにグループ 1 とグループ 2 に割り当てられます。
  2. 参加者が実験に向けて準備できるように、同意書に署名した後、臨床コーディング タスクが開始される直前に、短いビデオ チュートリアルが再生されます。
  3. 10 件の臨床ノートがある期間 1 では、グループ 1 は制御インターフェイスを使用し、グループ 2 は介入インターフェイスを使用します。
  4. データはボタンを押すとバック​​グラウンドで記録されます (例: 時間、割り当てられたコード、およびコメント)。
  5. その後、最後の 10 件の臨床ノートについては、すぐに期間 2 にクロスオーバーします。
  6. ボタンを押すと、データはバックグラウンドで引き続き記録されます。
  7. 最後に、両方のグループの参加者がシステム ユーザビリティ スケールを完了します。

研究の種類

介入

入学 (推定)

30

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。

研究連絡先

研究場所

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 参加者は以前に臨床テキストをコーディングしたことがあり、できれば ICD-10 コーディングを行っている
  • 医療専門家です。 臨床医、看護師、プロのプログラマー
  • スウェーデン語を理解できる

除外基準:

  • ノルウェーとスウェーデン以外の参加者

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:診断
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:クロスオーバー割り当て
  • マスキング:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
アクティブコンパレータ:Easy-ICD インターフェース
このアームは、AI ベースのコンピューター支援臨床コーディング (CAC) システムである Easy-ICD を使用しています。
Easy-ICD は、AI ベースのコンピューター支援臨床コーディング (CAC) システムで、臨床コーダーが ICD-10 コードを退院概要などの臨床ノートに割り当てるのに役立ちます。
介入なし:制御インターフェース
このコントロール アームは Easy-ICD に似たインターフェイスを使用しますが、AI 機能はありません

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
時間
時間枠:1時間
20 の臨床ノートのそれぞれに ICD-10 コードを割り当てるのにかかった時間 (秒)。
1時間
正確さ
時間枠:1時間
精度は、正しい ICD-10 コードの数を割り当てられたコードの総数で割ることによって計算されます。
1時間

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。

捜査官

  • 主任研究者:Hercules Dalianis, PhD、Norwegian Centre for E-health Research

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)

2023年10月20日

一次修了 (推定)

2024年4月1日

研究の完了 (推定)

2024年4月1日

試験登録日

最初に提出

2024年2月16日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年2月23日

最初の投稿 (推定)

2024年2月29日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2024年2月29日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年2月23日

最終確認日

2024年2月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 260972(REK)

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

この調査で収集したデータはすべて匿名であり、ユーザー調査が公開された後に一般に共有されます。

IPD 共有時間枠

ユーザー調査の発表時。

IPD 共有アクセス基準

匿名データは一般に公開されます。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF

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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