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

Ocena wspomaganego sztuczną inteligencją asystenta klinicznego do wsparcia leczenia raka tarczycy

16 grudnia 2025 zaktualizowane przez: Dr. Carlos King-Ho Wong, The University of Hong Kong

Randomizowane badanie kontrolowane w celu oceny klinicznego asystenta wspieranego sztuczną inteligencją do określania stopnia zaawansowania i stratyfikacji ryzyka raka tarczycy wśród studentów medycyny i lekarzy klinicznych

To badanie ma na celu ocenę klinicznej wykonalności wdrożenia modeli opartych na sztucznej inteligencji (AI) w celu poprawy zarządzania klinicznego rakiem tarczycy.

Przegląd badań

Status

Rejestracja na zaproszenie

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Dzięki ostatnim postępom w technologii, sztuczna inteligencja stała się powszechnie stosowana w rozpoznawaniu tekstu wizualnego w warunkach klinicznych. Rozpoznawanie tekstu oparte na sztucznej inteligencji wyłania się jako wysoce wydajne, zrównoważone i opłacalne narzędzie do podejmowania decyzji i medycyny spersonalizowanej. Liczne badania wykorzystały algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), w szczególności duże modele językowe (LLM), do przekształcenia nieustrukturyzowanego tekstu swobodnego z notatek konsultacji klinicznych w ramach elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) w dane strukturalne, wzbogacając w ten sposób indywidualne profile kliniczne w bazach danych EHR. Z czasem te modele sztucznej inteligencji stale poprawiały swoją dokładność predykcyjną i wydajność poprzez samouczenie (lub uczenie nienadzorowane). Podczas gdy modele sztucznej inteligencji miały znaczący wpływ na praktyki onkologiczne za granicą, ich użyteczność w rozpoznawaniu tekstu w onkologii pozostaje ograniczona w Hongkongu. Proponowane badanie ma na celu ocenę klinicznej wykonalności wdrożenia modeli opartych na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia zaufania użytkowników końcowych do dokładności diagnostycznej i predykcji ryzyka przy użyciu wspomaganych sztuczną inteligencją przepływów pracy w zarządzaniu rakiem tarczycy.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

70

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

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

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Kryteria włączenia:

  • studenci medycyny
  • klinicyści (w tym, ale nie ograniczając się do chirurgów, onkologów, patologów)

Kryteria wykluczenia:

  • studenci medycyny i klinicyści, którzy zapoznali się z notatkami klinicznymi lub byli zaangażowani w przetwarzanie notatek klinicznych przed rozpoczęciem badań eksperymentalnych w warunkach klinicznych

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: Badania usług zdrowotnych
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Zadanie krzyżowe
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Kliniczny asystent wspomagany sztuczną inteligencją
Uczestnicy podadzą stopień zaawansowania nowotworu i kategorię ryzyka dla każdego pacjenta z rakiem tarczycy, a także pewność tych diagnoz z wykorzystaniem asystenta klinicznego opartego na sztucznej inteligencji jako interwencji. Asystent AI jest zasilany przez duże modele językowe (LLM) i obejmuje panel kliniczny. Panel kliniczny wyświetla oryginalne notatki kliniczne oraz podsumowuje stopień zaawansowania nowotworu i kategorię ryzyka każdego pacjenta z rakiem tarczycy, wygenerowane w procesie przetwarzania danych przez asystenta klinicznego. Dowody wspierające z oryginalnych notatek klinicznych są również wyróżnione w celu weryfikacji przez uczestników.
Inny: Asystent kliniczny wspomagany sztuczną inteligencją
Uczestnicy przedstawią stopień zaawansowania raka i kategorię ryzyka dla każdego pacjenta z rakiem tarczycy, a także poziom pewności uczestników dotyczący powyższych ocen diagnostycznych przy użyciu asystenta klinicznego wspomaganego sztuczną inteligencją jako interwencji. Asystent AI jest napędzany przez duże modele językowe (LLM) i obejmuje pulpit kliniczny. Pulpit kliniczny wyświetla oryginalne notatki kliniczne oraz podsumowuje stopień zaawansowania raka i kategorię ryzyka każdego pacjenta z rakiem tarczycy, wygenerowane w wyniku przetwarzania backendowego asystenta klinicznego. Dowody wspierające z oryginalnych notatek klinicznych są również wyróżnione w celu weryfikacji przez uczestników.
Brak interwencji: Ręczny przegląd wykresu
Uczestnicy przedstawią stopień zaawansowania nowotworu i kategorię ryzyka dla każdego pacjenta z rakiem tarczycy oraz swoją pewność co do powyższych ocen diagnostycznych na podstawie ręcznego przeglądu dokumentacji medycznej.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność określania stopnia zaawansowania nowotworu i stratyfikacji ryzyka przez uczestników w porównaniu z prawdziwymi danymi w grupach interwencyjnych i nieinterwencyjnych
Ramy czasowe: Między grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie po 3-4 tygodniach

Badanie porówna dokładność określania stopnia zaawansowania nowotworu i kategorii ryzyka ocenianych przez uczestników w grupie interwencyjnej z asystą SI oraz grupie bez interwencji bez asysty SI.

Uczestnicy przejrzą notatki kliniczne i ocenią stopień zaawansowania nowotworu oraz kategorię ryzyka dla każdego pacjenta z rakiem tarczycy z asystentem SI lub bez niego. Oceny dostarczone przez uczestników zostaną porównane z prawdziwymi danymi ustalonymi przez klinicznych badaczy badania, aby ocenić dokładność, która jest ilościowo określana jako odsetek poprawnie ocenionych stopni zaawansowania nowotworu i stratyfikacji ryzyka. Dokładność zostanie porównana między grupą interwencyjną a grupami bez interwencji przy użyciu testów t w celu oceny klinicznego wpływu asystenta SI.
Między grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie po 3-4 tygodniach
Pewność uczestników w zakresie określania stopnia zaawansowania raka i stratyfikacji ryzyka oceniana za pomocą kwestionariusza w skali 0-10
Ramy czasowe: Pomiędzy grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie w ciągu 3-4 tygodni

Badanie porówna pewność uczestników w ocenie stopnia zaawansowania raka i kategorii ryzyka między grupą interwencyjną z pomocą sztucznej inteligencji a grupą bez interwencji, bez pomocy sztucznej inteligencji.

Po ocenie każdego przypadku raka tarczycy w celu określenia stopnia zaawansowania i kategorii ryzyka, uczestnicy wypełnią krótką ankietę, oceniając swoją pewność w dostarczonych ocenach w skali od 0 (najniższa) do 10 (najwyższa). Średni wynik pewności zostanie porównany między grupą interwencyjną a grupą bez interwencji, aby ocenić kliniczny wpływ asystenta sztucznej inteligencji.
Pomiędzy grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie w ciągu 3-4 tygodni
Efektywność
Ramy czasowe: Między grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie po 3-4 tygodniach
Czas potrzebny na przejrzenie jednego zestawu notatek klinicznych jest porównywany między grupą interwencyjną i grupą kontrolną
Między grupą interwencyjną a grupą bez interwencji. Krzyżowanie po 3-4 tygodniach

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

The University of Hong Kong

Współpracownicy

Innovation and Technology Commission, Hong Kong

Śledczy

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

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

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)

2 października 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 marca 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

30 kwietnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

29 września 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

16 listopada 2025

Pierwszy wysłany (Szacowany)

18 listopada 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

17 grudnia 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

16 grudnia 2025

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • UW24-319-RCT

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

Tylko zanonimizowane indywidualne dane pacjentów (IPD) wykorzystane w publikacjach wyników będą udostępniane, aby uniemożliwić ponowną identyfikację osób.

Ramy czasowe udostępniania IPD

Dane IPD i informacje wspierające będą dostępne po zakończeniu badania (przewidywana data to 31 grudnia 2025 roku) wraz z rozpowszechnianiem wyników lub publikacją i pozostaną dostępne bezterminowo, dopóki nie zostanie zażądane ich usunięcie.

Kryteria dostępu do udostępniania IPD

Dane IPD oraz informacje wspierające będą dostępne wraz z rozpowszechnianiem i publikacją wyników jako załączone dokumenty. Każdy, kto ma dostęp do artykułów, będzie miał dostęp do wszystkich dokumentów.

Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD

  • PROTOKÓŁ BADANIA
  • SOK ROŚLINNY
  • ICF
  • ANALITYCZNY_KOD

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 .

Badania kliniczne na Rak tarczycy

Badania kliniczne na Asystent kliniczny wspomagany sztuczną inteligencją

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Ecuador

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj