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

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models

23 lipca 2026 zaktualizowane przez: Mariam Ahmed Hossam, Cairo University

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models in Endodontics Using Expert Consensus as the Reference Standard

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the performance of three large language models-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-in endodontic diagnosis and case difficulty assessment. The models will be evaluated against expert consensus as the reference standard using standardized clinical data and periapical radiographs. Diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus will be assessed to determine the potential of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics.

Przegląd badań

Szczegółowy opis

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the diagnostic accuracy and endodontic case difficulty assessment of three LLMs-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-with expert consensus as the reference standard. Adult patients requiring primary endodontic treatment or retreatment will undergo routine clinical examination, pulp sensibility testing, and periapical radiographic assessment. Standardized clinical information and radiographs will be provided to each LLM and to four experienced endodontists independently. Expert consensus, defined as agreement among at least three of four experts, will serve as the reference standard. The primary outcomes are diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus for pulpal and periapical diagnosis and endodontic case difficulty assessment according to the American Association of Endodontists (AAE) criteria. The findings will provide evidence regarding the reliability of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics and their potential role in improving diagnostic consistency and treatment planning.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

342

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

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

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Systemically healthy adult patients (≥16 years) requiring primary endodontic treatment or retreatment at the Endodontic Department, Faculty of Dentistry, Cairo University, who provide informed consent.

Opis

Inclusion Criteria:

  1. Age above 16 years old.
  2. Systemically healthy patient (ASA I or II).
  3. Requiring endodontic treatment or retreatment
  4. Patient's acceptance to participate in the study

Exclusion Criteria:

  1. Medically compromised patients.
  2. Pregnant women.
  3. Traumatic dental injuries
  4. Low quality periapical radiograph

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Diagnostic accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 for pulpal and periapical diagnosis
Ramy czasowe: At baseline
Diagnostic performance of each large language model compared with the expert consensus reference standard. Accuracy, sensitivity, specificity, and agreement (Cohen's kappa) will be calculated according to the American Association of Endodontists (AAE) diagnostic criteria
At baseline

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 in endodontic case difficulty assessment
Ramy czasowe: At baseline
Agreement between each large language model and the expert consensus in classifying endodontic case difficulty according to the AAE Endodontic Case Difficulty Assessment Guidelines. Overall accuracy and weighted Cohen's kappa will be calculated.
At baseline

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

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 (Szacowany)

1 września 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 grudnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 stycznia 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

10 lipca 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

23 lipca 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

29 lipca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

29 lipca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

23 lipca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 lipca 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • New ENDO7.1.1

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

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 .

Subskrybuj