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갑상선암 관리 지원을 위한 인공지능 임상 보조 도구 평가

2025년 12월 16일 업데이트: Dr. Carlos King-Ho Wong, The University of Hong Kong

의대생 및 임상의들을 대상으로 갑상선암 병기 분류 및 위험도 계층화를 위한 인공지능 임상 보조 도구의 효과를 평가하는 무작위 대조 시험

이 연구는 갑상선암의 임상적 관리를 개선하기 위해 인공지능(AI) 기반 모델을 도입하는 것의 임상적 타당성을 평가하는 것을 목표로 합니다.

연구 개요

상태

초대로 등록

정황

개입 / 치료

상세 설명

최근 기술 발전으로 인해 AI는 임상 환경에서 시각적 텍스트 인식에 광범위하게 적용 가능해졌습니다. AI 기반 텍스트 인식은 의사 결정 및 맞춤형 의학을 위한 매우 효율적이고 지속 가능하며 비용 효율적인 도구로 부상하고 있습니다. 많은 연구에서 자연어 처리(NLP) 알고리즘, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 전자 건강 기록(EHR) 내 임상 상담 노트의 비정형 자유 텍스트를 구조화된 데이터로 변환함으로써 EHR 데이터베이스의 개별 임상 프로필을 풍부하게 하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 AI 모델은 자기 학습(또는 비지도 학습)을 통해 예측 정확도와 성능을 지속적으로 향상시켜 왔습니다. 해외 종양학 진료에서 AI 모델이 상당한 영향을 미쳤음에도 불구하고, 홍콩에서는 종양학 분야 텍스트 인식에 대한 그 유용성이 여전히 제한적입니다. 본 제안된 연구는 갑상선암 관리에서 AI 지원 워크플로우를 사용하여 진단 정확도 및 위험 예측에 대한 최종 사용자의 신뢰도를 향상시키기 위해 AI 기반 모델을 채택하는 임상적 타당성을 평가하는 것을 목표로 합니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

70

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

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

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  • 의과대학 학생
  • 임상 의사 (외과 의사, 종양 전문의, 병리 의사 등 포함)

제외 기준:

  • 임상 실험 연구 시작 전에 임상 기록을 검토했거나 임상 기록 처리에 관여한 의과대학 학생 및 임상 의사

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 크로스오버 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: AI 기반 임상 지원 도구
참가자들은 AI 기반 임상 어시스턴트를 중재로 사용하여 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주와 함께 위 진단 평가에 대한 참가자의 신뢰도를 제공합니다. AI 어시스턴트는 LLM으로 구동되며 임상 대시보드로 구성됩니다. 임상 대시보드는 원본 임상 기록을 표시하고 임상 어시스턴트의 백엔드 처리에서 생성된 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주를 요약합니다. 원본 임상 기록의 지원 증거도 참가자의 검증을 위해 강조 표시됩니다.
다른: AI 기반 임상 지원 도우미
참가자는 중재 수단으로 AI 기반 임상 어시스턴트를 활용하여 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주와 함께 위 진단 평가에 대한 참가자의 신뢰도를 제공할 것입니다. AI 어시스턴트는 LLM으로 구동되며 임상 대시보드를 포함합니다. 임상 대시보드는 원본 임상 기록을 표시하고 임상 어시스턴트의 백엔드 처리에서 생성된 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주를 요약합니다. 참가자의 검증을 위해 원본 임상 기록의 지원 증거도 강조 표시됩니다.
간섭 없음: 수기 차트 검토
참가자들은 수동 차트 검토를 통해 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주와 함께 위 진단 평가에 대한 참가자의 신뢰도를 제공할 것입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
중재군과 비중재군에서 참가자에 의한 암 병기 결정 및 위험 계층화의 정확도와 실제 진단치 비교
기간: 개입군과 비개입군 사이. 3-4주 후 교차

본 연구는 AI 지원을 받는 중재군과 AI 지원을 받지 않는 비중재군 간에 참가자들이 평가한 암 병기 및 위험 범주의 정확성을 비교합니다.

참가자들은 임상 노트를 검토하고 AI 어시스턴트의 도움 여부에 따라 각 갑상선암 환자의 암 병기 및 위험 범주를 평가합니다. 참가자가 제공한 평가는 연구의 임상 연구자들이 설정한 기준값과 비교하여 정확성을 측정하며, 이는 올바르게 분류된 암 병기 및 위험 계층화의 백분율로 정량화됩니다. 정확도는 중재군과 비중재군 간에 t-검정을 사용하여 비교되며, 이를 통해 AI 어시스턴트의 임상적 영향을 평가합니다.
개입군과 비개입군 사이. 3-4주 후 교차
참가자의 암 병기 및 위험도 분류에 대한 신뢰도 (0-10점 척도 설문지로 평가)
기간: 개입군과 비개입군 사이. 3-4주간 교차 진행

이 연구는 AI 지원을 받는 중재 그룹과 AI 지원을 받지 않는 비중재 그룹 간에 참가자들의 암 병기 및 위험 범주 분류에 대한 자신감을 비교할 것입니다.

각 갑상선암 사례에 대해 암 병기 및 위험 범주를 제공한 후, 참가자들은 0(가장 낮음)부터 10(가장 높음)까지의 척도로 자신의 평가에 대한 자신감을 평가하는 짧은 설문지를 작성할 것입니다. 평균 자신감 점수는 중재 그룹과 비중재 그룹 간에 비교되어 AI 보조의 임상적 영향을 평가할 것입니다.
개입군과 비개입군 사이. 3-4주간 교차 진행
효율성
기간: 중재군과 비중재군 사이. 3-4주 후 교차 시행
중재군과 비중재군 간에 한 세트의 임상 노트 검토 완료에 소요된 시간을 비교합니다
중재군과 비중재군 사이. 3-4주 후 교차 시행

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

The University of Hong Kong

협력자

Innovation and Technology Commission, Hong Kong

수사관

  • 수석 연구원: King Ho Carlos Wong, School of Public Health The University of Hong Kong
  • 수석 연구원: Man Him Matrix Fung, Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2025년 10월 2일

기본 완료 (추정된)

2026년 3월 31일

연구 완료 (추정된)

2026년 4월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 9월 29일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 11월 16일

처음 게시됨 (추정된)

2025년 11월 18일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 12월 17일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 12월 16일

마지막으로 확인됨

2025년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • UW24-319-RCT

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 계획 설명

개인의 재식별이 불가능하도록, 결과 출판물에 사용된 익명화된 IPD만 공유됩니다.

IPD 공유 기간

연구가 완료된 후(예상 완료일: 2025년 12월 31일) 결과 확산 또는 발표와 함께 IPD 및 지원 정보가 제공되며, 제거 요구가 있을 때까지 무기한으로 유지됩니다.

IPD 공유 액세스 기준

IPD 및 지원 정보는 결과 배포 및 출판과 함께 문서 업로드 또는 첨부 파일로 제공됩니다. 기사에 접근할 수 있는 모든 사람은 모든 문서에 접근할 수 있습니다.

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜
  • 수액
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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