人工知能搭載臨床アシスタントによる甲状腺癌管理支援の評価
医療学生と臨床医を対象とした甲状腺癌の病期分類とリスク層別化のための人工知能搭載臨床アシスタントを評価する無作為化比較試験
調査の概要
詳細な説明
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Hong Kong、香港
- School of Public Health, The University of Hong Kong
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Hong Kong、香港
- Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
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参加基準
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
説明
対象基準：
- 医学生
- 臨床医（外科医、腫瘍医、病理医などに限定されない）
除外基準：
- 臨床実験研究開始前に臨床記録を閲覧した、または臨床記録の処理に関与した医学生および臨床医
研究計画
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：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 |
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実験的：AI搭載臨床アシスタント
参加者は、AIを搭載した臨床アシスタントを介入として、各甲状腺癌患者の癌ステージングとリスクカテゴリー、および上記の診断評価に対する参加者の確信度を提供します。
AIアシスタントはLLMによって駆動され、臨床ダッシュボードで構成されています。
臨床ダッシュボードは、元の臨床ノートを表示し、臨床アシスタントのバックエンド処理から生成された各甲状腺癌患者の癌ステージングとリスクカテゴリーを要約します。
参加者の検証のために、元の臨床ノートからの裏付け証拠も強調表示されます。
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参加者は、介入としてAI対応臨床アシスタントを用いて、各甲状腺癌患者の癌病期分類とリスクカテゴリ、ならびに上記診断評価に対する参加者の確信度を提供します。
AIアシスタントはLLMにより動作し、臨床ダッシュボードで構成されています。
臨床ダッシュボードには元の臨床記録が表示され、臨床アシスタントのバックエンド処理から生成された各甲状腺癌患者の癌病期分類とリスクカテゴリの要約が示されます。
元の臨床記録からの裏付け証拠も、参加者の検証のために強調表示されます。
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介入なし：マニュアルチャートレビュー
参加者は、各甲状腺がん患者の癌ステージングとリスクカテゴリー、および上記の診断評価に対する参加者の確信度を、手動でのカルテレビューによって提供します。
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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 |
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Efficiency
時間枠：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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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Accuracy of Cancer Staging and Risk Stratification by Participants Compared with Ground Truth across Intervention and Non-intervention Groups
時間枠：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
時間枠：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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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：King Ho Carlos Wong、School of Public Health The University of Hong Kong
- 主任研究者：Man Him Matrix Fung、Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- UW24-319-RCT
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?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
- ANALYTIC_CODE
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
米国FDA規制機器製品の研究
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