Human-AI Collaborative Intelligence for forbedring av fosterstrømstyring
Human-AI Collaborative Intelligence for Improving Fetal Flow Management: A Randomized Trial
Denne randomiserte kontrollerte studien evaluerer effektiviteten til forklarbar AI (XAI) for å forbedre klinikeres tolkning av Doppler-ultralydbilder (UA og MCA) i obstetrikk. Det involverer 92 klinikere, randomisert i intervensjons- og kontrollgrupper. Intervensjonsgruppen mottar XAI-tilbakemeldinger, med sikte på å øke nøyaktigheten i ultralydtolkning og medisinske beslutninger.
Mål:
- Å utvikle en tolkbar modell for vanlig brukte dopplerstrømmer, spesielt Pulsatility Index (PI) for navlearterien (UA) og den midtre cerebrale arterien (MCA), med sikte på å gi kvalitetstilbakemeldinger på dopplerspekterbilder og foreslå potensielle portplasseringer.
- For å teste effekten av å gi Forklarbar AI (XAI)-tilbakemelding til klinikere sammenlignet med ingen tilbakemelding på nøyaktigheten deres i ultralydtolkning og -behandling.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
For tiden fungerer Doppler ultralydvelosimetri som et avgjørende verktøy i obstetrisk praksis, spesielt for å vurdere navlearterien (UA) og den midtre cerebrale arterien (MCA) i uteroplacental-føtal sirkulasjon. Mens Doppler-ultralyd er verdifullt for å oppdage tilstander som føtal anemi og placentasvikt, er nøyaktigheten avhengig av operatørens ekspertise. Kunstig intelligens (AI) tilbyr potensielle forbedringer, spesielt i høyrisikosvangerskap. Imidlertid mangler eksisterende AI-applikasjoner i føtal ultralyd ofte åpenhet, noe som fører til brukermistro. Denne studien tar sikte på å adressere disse begrensningene ved å utvikle en forklarbar AI-modell for å hjelpe klinikere med å tolke Doppler-ultralydbilder av UA og MCA for forbedret håndtering av høyrisikosvangerskap.
Studiens mål er:
- Å utvikle en tolkbar modell for vanlig brukte dopplerstrømmer, spesielt Pulsatility Index (PI) for navlearterien (UA) og den midtre cerebrale arterien (MCA), med sikte på å gi kvalitetstilbakemeldinger på dopplerspekterbilder og foreslå potensielle portplasseringer.
- For å teste effekten av å gi Forklarbar AI (XAI)-tilbakemelding til klinikere sammenlignet med ingen tilbakemelding på nøyaktigheten deres i ultralydtolkning og -behandling.
Alle deltakere vil bli instruert om å gi portplassering for strømningsbilder av navlearterien og MCA, og å evaluere kvaliteten på de resulterende strømningskurvene. Hver deltaker vil bli bedt om å vurdere totalt 40 unike bilder (10 flytbilder for UA og MCA, 10 spektrale dopplerbilder for henholdsvis UA og MCA). Fra de fire gruppene (UA-flow, UA-spectrum, MCA-flow & MCA-spectrum) vil etterforskerne gi matchede sett med 40 bilder som gis til deltakerne, som matches for deres erfaringsnivå innen hvert sykehus (PGY 1) -2; PGY 3-5; styresertifiserte obstetrikere). For flytbilder vil deltakerne bli bedt om å identifisere den mest passende portplasseringen. For de spektrale strømningskurvene vil deltakerne bli bedt om å evaluere om strømningskurvene var av tilstrekkelig kvalitet til å informere medisinske ledelsesbeslutninger.
Inklusjonskriteriene for MCA- og UA-bilder vil være bilder tatt fra tredje trimester (>= uke 28).
Studiedesign: Randomisert kontrollert studie
Datakilde: 1840 unike ultralydskanninger inkludert målinger av navlepulsåre (UA) og midtre cerebral arterie (MCA). De 1840 unike bildene inkluderer: 460 bilder av UA-flytbilder, 460 UA-spekterbilder, 460 MCA-flowbilder og 460 MCA-spekterbilder.
Deltakere: 92 klinikere med varierende kompetansenivå på tvers av fire ulike universitetssykehus.
Intervensjon: XAI-tilbakemelding på MCA/UA Doppler-spektralkurver og forslag til portplassering.
Kontrollgruppe: Ingen XAI-tilbakemelding.
Prosedyre: Klinikere vil bli delt inn i to grupper på 46 hver, tilpasset erfaringsnivå på tvers av sykehus. Kontrollgruppen vil plassere en gate på MCA/UA-bilder og evaluere Doppler-spekteret uten AI-tilbakemelding, mens intervensjonsgruppen vil utføre de samme oppgavene med tilgang til AI-tilbakemelding.
Resultatmål: Deltakernes svar i de to gruppene gjennomgås av to fostermedisinske sonografer som vurderer deltakernes svar uavhengig av hverandre. I en uenighet oppnår de to sonografene en konsensus etter diskusjon.
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Zahra Bashir, MD
- Telefonnummer: 71871407
- E-post: zahra.bashir@regionh.dk
Studiesteder
-
-
Capital Region Of Denmark
-
Copenhagen, Capital Region Of Denmark, Danmark, 2100
- Rekruttering
- Rigshospitalet
-
Ta kontakt med:
- Zahra Bashir, MD
-
Hovedetterforsker:
- Zahra Bashir, MD
-
-
Region Zealand
-
Slagelse, Region Zealand, Danmark, 4200
- Rekruttering
- Slagelse Hospital
-
Ta kontakt med:
- Zahra Bashir, MD
-
Hovedetterforsker:
- Zahra Bashir, MD
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Inklusjonskriteriet er bruk av transabdominal obstetrisk ultralyd minst én gang per uke
Ekskluderingskriterier:
- Eksklusjonskriteriet er fravær av erfaring med transabdominal obstetrisk ultralydskanning.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Helsetjenesteforskning
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Dobbelt
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: "XAI-tilbakemelding på MCA/UA Doppler-spektralkurver og forslag til portplassering"
XAI-tilbakemeldingsgruppen vil plassere en port på MCA/UA-bilder og evaluere Doppler-spekteret med AI-tilbakemelding. N=46 klinikere (klinikere vil bli delt inn i to grupper (XAI-tilbakemeldinger og ingen XAI-tilbakemeldingsgrupper) på 46 hver, matchet for erfaringsnivåer på tvers av sykehus) |
Denne studien inkluderer 1840 ultralydbilder, delt inn i UA- og MCA-flyt- og spektrumbilder, hver duplisert for totalt 3680 bilder for å sammenligne forklarbar AI (XAI)-feedback vs. ingen tilbakemelding. Etterforskerne vil gi matchede sett med 40 bilder (ett for XAI-gruppen og ett for ikke-XAI-gruppen) til deltakerne. Deltakerne matches basert på deres erfaringsnivå innen hvert sykehus (boende leger, fødselsleger og gynekologer med erfaring fra obstetrisk ultralyd). Alle deltakere blir bedt om å plassere porter på strømningsbildene av navlearterien og den midtre cerebrale arterien og vurdere kvaliteten på de resulterende strømningskurvene. Spesielt for flytbilder må deltakerne identifisere den mest passende portplasseringen. For spektrale strømningskurver skal de avgjøre om kurvene er av tilstrekkelig kvalitet til å veilede medisinske ledelsesbeslutninger. |
|
Ingen inngripen: "Ingen XAI-tilbakemelding"
Kontrollgruppen vil plassere en port på MCA/UA-bilder og evaluere Doppler-spekteret uten AI-tilbakemelding. N=46 klinikere (klinikere vil bli delt inn i to grupper (XAI-tilbakemeldinger og ingen XAI-tilbakemeldingsgrupper) på 46 hver, matchet for erfaringsnivåer på tvers av sykehus) |
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Svarene vil bli vurdert uavhengig av to fostermedisinske sonografer, og i tilfelle uenighet mellom de to ekspertene vil det oppnås enighet.
Tidsramme: 1 måned
|
Nøyaktigheten i hver gruppe (AI-feedback og uten AI-feedback-gruppe) ble definert som den prosentvise forskjellen i antall korrekt administrerte flytbilder mellom de to gruppene, vurdert av to fostermedisinske sonografer. Riktig håndtering ble definert som: Riktig portplassering (multiple sites mulig) OG Riktig identifikasjon av strømningskurver som var av tilstrekkelig kvalitet til å tillate medisinske beslutninger. |
1 måned
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Nøyaktighet av flytbildehåndtering blant kompetansegrupper
Tidsramme: 1 måned
|
Det sekundære resultatet er å kategorisere deltakerne i kompetansegrupper (praktikanter, fødselsleger og gynekologer med fødselserfaring) og deretter undersøke den prosentvise forskjellen i nøyaktigheten av flytbildehåndtering blant disse kompetansegruppene innen både AI-feedback og ikke-AI- tilbakemeldingsgrupper.
|
1 måned
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
- 3-3031-2915/1
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. .