AI-modeller i klinisk patologidiagnostikk: En multikenter RCT
Ytelsen til KI-modeller i den kliniske patologiske diagnostiske arbeidsflyten: Et multikenter, prospektivt, randomisert kontrollert studie
Studien vil primært sammenligne tolkning ved bruk av en AI-assistert plattform med konvensjonell uavhengig glaslesing når det gjelder diagnostisk nøyaktighet (f.eks. AUC), leseeffektivitet (f.eks. diagnostisk tid), kvalitet på diagnostisk rapport, diagnostisk selvtillit (Likert-skala) og patologers tilfredshet med AI-modellen.
Forskere vil også vurdere overlegenhet blant mindre erfarne (junior) patologer og ikke-underlegenhet blant mer erfarne (senior) patologer.
Vellykket gjennomføring av dette prosjektet vil gi høyt nivå prospektivt bevis for å støtte standardisert implementering, kvalitetskontroll og bredere implementering av patologi-AI i klinisk praksis.
Dette forsøket kan også evaluere de potensielle fordelene og risikoene ved bruk av AI-verktøy i medisinsk forskning.
Studieoversikt
Status
Status
Forhold
Forhold
Intervensjon / Behandling
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Studietype
Studietype
Registrering (Antatt)
Registrering
Fase
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
Studiekontakt
- Navn: Zhengyu Zhang
- Telefonnummer: 13837365993
- E-post: zzyusmu@163.com
Studiesteder
-
-
Chongqing Municipality
-
Chongqing, Chongqing Municipality, Kina
- The First Hospital Affiliated to AMU SOUTHWEST HOSPITAL
-
Ta kontakt med:
- Xiaohong Yao
- Telefonnummer: 17720466296
- E-post: yxh15@163.com
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kina, China 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
-
Ta kontakt med:
- Li Liang
- Telefonnummer: +8615989146266
- E-post: lli@smu.edu.cn
-
Ta kontakt med:
- Zhengyu Zhang
- E-post: zzyusmu@163.com
-
-
Henan
-
Zhengzhou, Henan, Kina
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
-
Ta kontakt med:
- Shenglei Li
- Telefonnummer: 13598423254
- E-post: 13598423254@126.com
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Patologer:
Inklusjonskriterier:
- Frivillig gi skriftlig samtykke.
- Alder ≥ 20 år.
- Har fullført minst 1 års opplæring i patologisk diagnostikk.
Eksklusjonskriterier:
- Personer med lesevansker eller leseforstyrrelse.
- Uvillig til å delta i denne studien.
Pasienter:
Inklusjonskriterier:
- Frivillig gi skriftlig samtykke.
- Alder ≥ 18 år.
- Har tilgjengelige digitale patologibilder og relevant klinisk informasjon.
Eksklusjonskriterier:
- Manglende data eller datakvalitet som ikke oppfyller kravene for analyse.
- Vurdert som uegnet for deltakelse av forskeren.
- Uvillig til å delta i denne studien.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Annen
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Crossover-oppdrag
- Masking: Enkelt
Antall våpen
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / ArmDeltakergruppe / Arm |
Intervensjon / BehandlingIntervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Placebo komparator: Uavhengig diagnosegruppe (kontrollgruppe)
I denne gruppen vil patologer uavhengig diagnostisere hvert tilfelle basert på deres egen kliniske erfaring, og vil registrere både tiden de bruker på diagnosen og deres diagnostiske sikkerhet.
|
Patologer vil uavhengig diagnostisere hvert tilfelle basert på sin egen kliniske erfaring, og vil registrere både tiden til diagnose og sin diagnostiske selvtillit.
|
|
Eksperimentell: AI-assistent gruppe
Patologer i denne gruppen må bruke AI-patologidiagnosemodellen for å assistere i deres diagnoser.
AI-patologimodellen vil gi et predikert resultat for hvert tilfelle.
|
Leger i denne gruppen må bruke AI-modellen for å bistå sine diagnoser.
AI-patologimodellen vil gi et predikert resultat for hvert tilfelle.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Areal under ROC-kurven (AUC)
Tidsramme: Vurderinger vil bli utført innen én uke etter patologenes diagnoser
|
Areal under kurven
|
Vurderinger vil bli utført innen én uke etter patologenes diagnoser
|
Sekundære resultatmål
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostisk tid per sak
Tidsramme: Målt umiddelbart etter patologenes diagnose
|
Tid som kreves for at patologen skal fullføre diagnosen for hvert tilfelle i AI-assistent diagnostisering-gruppen sammenlignet med den uavhengige diagnostiseringsgruppen.
Diagnosetid er definert som varigheten (i minutter/sekunder) fra påbegynnelse av tilfellet gjennomgang til ferdigstilling og innsending av diagnostisk rapport i studiesystemet.
|
Målt umiddelbart etter patologenes diagnose
|
|
Patologers diagnostiske selvtillit
Tidsramme: På tidspunktet for diagnose for hvert tilfelle.
|
Selvrapportert diagnostisk tillit hos patologer for hvert tilfelle i AI-assistent diagnostisering-gruppen sammenlignet med den uavhengige diagnostisering-gruppen.
Diagnostisk tillit vil bli vurdert av den rapporterende patologen på en [10]-punkts Likert-skala (f.eks., 1 = svært usikker til 10 = svært trygg) umiddelbart etter å ha fullført diagnosen.
Høyere poeng indikerer større diagnostisk tillit.
|
På tidspunktet for diagnose for hvert tilfelle.
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Sponsor
Etterforskere
Etterforskere
- Studiestol: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Studiestart
Primær fullføring (Antatt)
Primær fullføring
Studiet fullført (Antatt)
Studiet fullført
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Først lagt ut
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Sist oppdatering lagt ut
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
Andre studie-ID-numre
- NFEC-2026-059
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .