Het vertrouwen van clinici in AI-gebaseerde schattingen van foetale groei
Klinisch Vertrouwen en Besluitvorming met AI-gebaseerde Schattingen van Foetale Groei Met en Zonder Onzekerheid: Een Gerandomiseerde Vragenlijststudie
Deze studie onderzoekt hoe clinici vertrouwen hebben in en gebruik maken van kunstmatige intelligentie (AI) bij het schatten van het foetale gewicht tijdens de zwangerschap.
Een nauwkeurige beoordeling van de foetale groei is belangrijk voor het identificeren van groeiproblemen die het zwangerschapsmanagement kunnen beïnvloeden. Nieuwe AI-gebaseerde tools kunnen het foetale gewicht schatten op basis van echobeelden, maar er is weinig bekend over hoe clinici deze schattingen vertrouwen of hoe onzekerheidsinformatie hun beslissingen beïnvloedt.
In deze studie zullen clinici geanonimiseerde echocases beoordelen en foetale gewichtsschattingen gegenereerd door een AI-model vergelijken met traditionele schattingen. Sommige clinici zullen ook informatie krijgen over de prestaties en onzekerheid van het AI-model, terwijl anderen dat niet zullen krijgen.
Deelnemers wordt gevraagd te kiezen welke schatting zij het meest betrouwbaar vinden, hun mate van vertrouwen aan te geven en te beslissen of zij vervolgscans zouden aanbevelen. De studie heeft als doel beter te begrijpen hoe AI en onzekerheidsinformatie de klinische besluitvorming en het vertrouwen beïnvloeden bij clinici met verschillende ervaringsniveaus.
Studie Overzicht
Toestand
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Dit is een gerandomiseerd, gematcht, vignet-gebaseerd vragenlijstonderzoek dat is ontworpen om het vertrouwen van clinici in en het gebruik van AI-gebaseerde schattingen van foetale groei te onderzoeken.
Clinici van afdelingen verloskunde en gynaecologie zullen worden geworven en gestratificeerd op ervaringsniveau. Deelnemers zullen worden gerandomiseerd naar een controlegroep of een interventiegroep. De interventiegroep zal korte informatie ontvangen over de algehele prestaties van het AI-model, terwijl de controlegroep deze informatie niet zal ontvangen.
Elke deelnemer zal een reeks geanonimiseerde echocases uit het derde trimester beoordelen. Voor elke case zullen clinici standaard echobeelden en relevante klinische context gepresenteerd krijgen. Zij zullen foetaal gewicht schattingen te zien krijgen die gegenereerd zijn door een AI-gebaseerd model en door een traditionele biometrische methode, met of zonder begeleidende onzekerheidsinformatie in de vorm van betrouwbaarheidsintervallen.
Voor elke case zullen clinici de schatting selecteren die zij klinisch het meest betrouwbaar achten, hun vertrouwen in die keuze beoordelen en aangeven of zij een vervolggroei-echo zouden aanbevelen. De casesets zijn gematcht op klinische ervaring, waardoor identieke cases worden beoordeeld door clinici met vergelijkbare achtergronden in alle onderzoeksarmen.
Het onderzoek richt zich op clinici als deelnemers en omvat geen patiëntinterventie. Alle echogegevens zijn volledig geanonimiseerd. De resultaten zullen inzicht geven in hoe AI-gegenereerde schattingen en onzekerheidsinformatie klinisch vertrouwen, voorkeuren en besluitvorming bij foetale groeibeoordeling beïnvloeden.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Slagelse, Denemarken, 4200
- Department of Obstetrics and Gynecology, Slagelse Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Insluitingscriteria:
- Klinisch werkenden in verloskunde en gynaecologie afdelingen.
- Regelmatig gebruik van verloskundige echografie in de klinische praktijk.
- Bereidheid om deel te nemen aan een vragenlijstgebaseerde studie.
Uitsluitingscriteria:
- Klinisch werkenden die geen verloskundige echo-onderzoeken uitvoeren.
- Klinisch werkenden met een bekend belangenconflict gerelateerd aan het geëvalueerde AI-systeem.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Onderzoek naar gezondheidsdiensten
- Toewijzing: Gerandomiseerd
- Interventioneel model: Parallelle opdracht
- Masker: Enkel
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Geen tussenkomst: Controle - Geen AI-prestatie-informatie
Deelnemers voltooien de vragenlijst zonder informatie te ontvangen over de algehele prestaties van het AI-model.
|
|
|
Ander: Interventie - AI Prestatie-informatie
Deelnemers krijgen kort informatie over de algehele prestaties van het AI-model voordat ze de vragenlijst invullen.
|
Deelnemers krijgen kort informatie over de algehele prestaties van het AI-model voordat ze de vragenlijst invullen.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Klinisch keuze van methode voor schatting foetaal gewicht
Tijdsspanne: Onmiddellijk na het invullen van de vragenlijst
|
Het aandeel gevallen waarin clinici bij de beoordeling van geanonimiseerde echocasussen kiezen voor de op AI gebaseerde schatting van het foetale gewicht in plaats van de traditionele Hadlock-schatting.
|
Onmiddellijk na het invullen van de vragenlijst
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Het vertrouwen van clinici in de geselecteerde schatting van het foetale gewicht
Tijdsspanne: Direct na het invullen van de vragenlijst
|
De zelfgerapporteerde mate van vertrouwen van clinici in de geselecteerde schatting van het foetale gewicht, gemeten op een 7-punts Likertschaal voor elk geval.
|
Direct na het invullen van de vragenlijst
|
|
Aanbeveling voor vervolg-groeiscan
Tijdsspanne: Direct na het invullen van de vragenlijst
|
Of clinici een vervolgscan voor foetale groei aanbevelen op basis van de geselecteerde schatting van het foetale gewicht, vastgelegd als een binaire uitkomst (ja/nee).
|
Direct na het invullen van de vragenlijst
|
|
Impact van onzekerheidsinformatie op modelvoorkeur
Tijdsspanne: Direct na het invullen van de vragenlijst
|
Verschil in voorkeur van clinici voor AI-gebaseerde versus traditionele schattingen van foetaal gewicht wanneer AI-voorspellingen worden gepresenteerd met versus zonder onzekerheidsinformatie.
|
Direct na het invullen van de vragenlijst
|
Medewerkers en onderzoekers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Andere studie-ID-nummers
- F-25022462
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .