Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Generative AI-Based Evaluation of Clinical Thinking and Decision-Making in Medical Students

30 października 2026 zaktualizowane przez: Danzhi Chen, Sir Run Run Shaw Hospital

Construction of an Intelligent Evaluation System for Clinical Thinking and Decision-making Ability of Medical Students Based on Generative Artificial Intelligence

The goal of this study is to develop and evaluate an intelligent system based on generative artificial intelligence (AI) for assessing clinical thinking and decision-making abilities in medical students.

The study will examine whether the AI-based evaluation system can provide reliable and valid assessments of medical students' performance in clinical scenarios. Participants will complete clinical case-based tasks designed to assess their clinical reasoning and decision-making abilities. Their responses will be evaluated using the AI-based system and compared with assessments made using established evaluation methods and/or expert ratings.

The findings of this study may help determine whether generative AI can be used as a practical tool for assessing clinical thinking and decision-making skills in medical education.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

This study aims to develop and evaluate a generative artificial intelligence-based system for assessing clinical thinking and decision-making abilities in medical students. Clinical reasoning and decision-making are core competencies in medical education, but conventional assessment methods often require substantial faculty time and may be influenced by differences among evaluators.

The study will develop an intelligent evaluation framework using generative artificial intelligence to analyze medical students' responses to clinical case-based tasks. The system will assess key aspects of clinical thinking and decision-making, such as information interpretation, diagnostic reasoning, selection of appropriate management strategies, and overall decision-making logic.

Medical students participating in the study will complete standardized clinical scenarios or case-based assessment tasks. Their performance will be evaluated using the artificial intelligence-based system and compared with evaluations made by qualified clinical experts and/or established assessment methods. The study will examine the reliability, validity, consistency, and feasibility of the artificial intelligence-based evaluation approach.

The purpose of this study is to determine whether generative artificial intelligence can serve as a reliable and practical tool for evaluating clinical thinking and decision-making abilities in medical education. The system is intended for educational assessment and is not designed to replace clinical diagnosis or treatment decisions.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Rzeczywisty)

90

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Chiny, 310000
        • Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 30 lat (Dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

Inclusion Criteria:

  • Aged 18 to 30 years.
  • Fourth- or fifth-year undergraduate students majoring in Clinical Medicine at Zhejiang University School of Medicine, or trainees who have completed at least one year of standardized residency training at Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine.
  • Have completed basic surgery courses and theoretical learning related to breast diseases.
  • Voluntarily agree to participate in the study and provide written informed consent.
  • Have adequate communication and comprehension abilities.

Exclusion Criteria:

  • Have previously participated in similar generative artificial intelligence (GAI)-based teaching intervention studies.
  • Are unable to complete the entire study because of rotation schedules or other conflicts.
  • Belong to vulnerable populations other than employees of the study institution or subordinates of the investigators, including individuals with mental illness, cognitive impairment, critical illness, pregnancy, or illiteracy.
  • Refuse or are unwilling to provide informed consent.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Inny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Aktywny komparator: Control Group: Traditional Teaching

the standardized surgical oncology teaching curriculum, utilizing standardized breast cancer teaching PowerPoint courseware.

Participants will receive standard traditional teaching, including routine classroom instruction, case-based learning, and teacher-guided discussion, without the use of the generative artificial intelligence-assisted learning component.

Eksperymentalny: Intervention Group: Traditional Teaching Plus AI Assistance

the independently developed "Clinical Reasoning and Decision-Making Dialogue Evaluation System" on the basis of the same traditional teaching.

Participants will receive standard traditional teaching, including routine classroom instruction, case-based learning, and teacher-guided discussion, without the use of the generative artificial intelligence-assisted learning component.

The intervention consists of traditional medical education supplemented with a generative artificial intelligence-based learning tool. The tool will support students in clinical case analysis, reasoning, and decision-making exercises. The control group will receive the same traditional teaching without access to the AI-assisted learning component.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Change in Clinical Reasoning Score on Objective Structured Clinical Examination (OSCE)
Ramy czasowe: Baseline to Week 4

The total score ranges from 0 to 100. A higher score indicates better clinical thinking and decision-making ability

Baseline to Week 4

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Intraclass Correlation Coefficient (ICC) Between GAI-Based and Expert Assessment Scores
Ramy czasowe: Baseline to Week 4

Both Generative AI (GAI) and human experts will evaluate the participants using the clinical Reasoning Assessment Rubric. The agreement between the GAI-based scores and expert assessment scores will be evaluated using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC) . The coefficient ranges from 0 to 1, where higher values indicate better agreement.

Baseline to Week 4
Time to Complete the Assessment
Ramy czasowe: During the clinical thinking and decision-making assessment at Week 4 (completion time measured in minutes).

Assessment completion time is defined as the duration, measured in minutes, from the initiation of the clinical thinking and decision-making assessment to its final submission by the participant. The time will be automatically recorded by the evaluation platform. Each participant's assessment completion time will be measured during the assessment conducted at Week 4.

During the clinical thinking and decision-making assessment at Week 4 (completion time measured in minutes).
Participant Satisfaction Score on the GAI-Assisted Evaluation System
Ramy czasowe: Week 4

Participant satisfaction will be measured using a 5-point Likert scale (ranging from 1 = Very Dissatisfied to 5 = Very Satisfied). A higher score indicates higher satisfaction with the GAI-assisted evaluation system.

Week 4

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

26 września 2025

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

25 grudnia 2025

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

25 grudnia 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

9 października 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

30 października 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

4 listopada 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

4 listopada 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

30 października 2026

Ostatnia weryfikacja

1 października 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • Research 2025734

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .