Explainable AI in Medical Education: CerViD-MultiModal Framework Trial (CerViD-MM)
29 lipca 2026 zaktualizowane przez: Prince L. Fully, University of Liberia
Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Medical Education: A Multi-Modal Framework for Enhancing Human-AI Collaboration
This study evaluates whether Explainable Artificial Intelligence (XAI) explanations integrated into medical training improve AI literacy, reduce cognitive workload, and enhance learner trust compared to traditional lecture methods.
Third-year medical students participated in a randomized controlled trial assessing the CerViD-MultiModal diagnostic framework during a neuroimaging diagnostic module focused on fornix atrophy in early and late mild cognitive impairment
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
The study utilized a two-phase sequential explanatory design with mixed methodologies.
In Phase 1 (Technical Development), the CerViD-MultiModal model was developed and validated using neuroimaging data from 100 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) subjects to classify early vs. late mild cognitive impairment via fornix morphometry features.
In Phase 2 (Educational Intervention), a randomized controlled trial was conducted with 120 third-year medical students enrolled in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
Participants were randomized into two equal groups (n=60 per group): Control Group: Completed a 45-minute traditional lecture module using static text and bar charts.
XAI-Enhanced Group: Completed an interactive 45-minute module featuring SHAP summary charts, LIME patient-specific explanations, and interactive force graphs.
Post-intervention electronic assessments evaluated four primary outcomes: AI Literacy Score (0-100 scale), System Usability Scale (SUS, 0-100 scale), perceived cognitive workload using the NASA Task Load Index (NASA-TLX, 0-100 scale), and Confidence in AI Interpretation (1-5 scale)
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Rzeczywisty)
120
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Montserrado County
-
Monrovia, Montserrado County, Liberia, 1000
- University of Liberia Medical School
-
-
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
Inclusion Criteria:
- Enrolled as a third-year medical student in the clinical neuroscience rotation at the University of Liberia.
- Willing and able to complete the 45-minute educational module and post-intervention evaluations.
- Provided informed consent to participate in the study.
Exclusion Criteria:
- Prior formal coursework, professional training, or specialized technical degree in artificial intelligence, machine learning, or computer science.
- Inability to complete the post-intervention assessment.
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: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Aktywny komparator: Control Group
Participants complete a 45-minute traditional lecture module on AI in neuroimaging using static text and bar charts
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
|
|
Eksperymentalny: XAI-Enhanced Group
Participants complete an interactive 45-minute lecture module supplemented with CerViD-MultiModal visual XAI explanations (SHAP summary charts and LIME patient-specific explanations
|
Standard educational instruction delivered via traditional slides and static charts explaining neuroimaging AI outputs.
Inne nazwy:
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
AI Literacy Score
Ramy czasowe: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Continuous score (0-100 scale) measuring conceptual knowledge, practical application, ethical awareness, and critical evaluation of AI systems in medicine
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
|
System Usability Scale (SUS) Score
Ramy czasowe: Immediately post-intervention (Day 1)
|
Standardized 10-item scale assessing user perception of system usability, converted to a 0-100 overall score
|
Immediately post-intervention (Day 1)
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
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
- Lundberg SM, Lee SI. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2017;30:4765-4774.
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)
30 maja 2026
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
30 maja 2026
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
15 czerwca 2026
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
29 lipca 2026
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
29 lipca 2026
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
4 sierpnia 2026
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
4 sierpnia 2026
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
29 lipca 2026
Ostatnia weryfikacja
1 lipca 2026
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- UL-IRB-2026-XAI-MED
- U01AG024904 (Grant/umowa NIH USA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
TAK
Opis planu IPD
De-identified individual participant data collected during the study, including post-intervention assessment scores for AI literacy, System Usability Scale (SUS) ratings, NASA Task Load Index (NASA-TLX) workload metrics, and confidence scores, will be made available upon reasonable request.
All direct and indirect identifiers will be removed prior to data sharing to preserve participant privacy.
Ramy czasowe udostępniania IPD
De-identified individual participant data and supporting documents will become available within 6 months following publication of the study results in a peer-reviewed journal and will remain accessible for up to 3 years.
Kryteria dostępu do udostępniania IPD
Data and supporting materials will be shared with qualified academic researchers and clinical educators whose formal proposal has been approved by the research team.
Access is granted solely for scientific research and meta-analytic purposes.
Requests should be submitted via email directly to the Principal Investigator.
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- PROTOKÓŁ BADANIA
- SOK ROŚLINNY
- 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 .