Melhoria do Desempenho do Patologista Assistido por IA: Um Estudo Multicêntrico, Prospectivo, Randomizado e Controlado
Melhoria Assistida por Modelo de Inteligência Artificial no Desempenho de Patologistas em Tarefas de Diagnóstico Clínico: Um Estudo Multicêntrico, Prospectivo e Controlado Randomizado
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Estágio
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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Henan
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Zhengzhou, Henan, China
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Sexo: ≥ 18 anos de idade;
- Pacientes submetidos a biópsia da mucosa gástrica ou ressecção cirúrgica de cancro gástrico, com imagens de patologia digital e informação clínica disponíveis.
Critérios de Exclusão:
1. Dados em falta ou dados de qualidade insuficiente para análise
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Outro
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição cruzada
- Mascaramento: Solteiro
Número de braços
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / BraçoGrupo de Participantes / Braço |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Experimental: Grupo assistido por IA
Os médicos deste grupo são obrigados a usar o modelo de diagnóstico patológico de IA para auxiliar os seus diagnósticos.
O modelo patológico de IA fornecerá um resultado previsto para cada caso.
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Os médicos neste grupo são obrigados a usar o modelo de patologia de IA para auxiliar os seus diagnósticos.
O modelo de patologia de IA fornecerá um resultado previsto para cada caso.
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Comparador de Placebo: Grupo de Diagnóstico Independente (Grupo de Controlo)
Neste grupo, os patologistas irão diagnosticar cada caso de forma independente, com base na sua própria experiência clínica, e irão registar tanto o tempo até ao diagnóstico como a sua confiança no diagnóstico.
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Os patologistas irão diagnosticar cada caso de forma independente com base na sua própria experiência clínica, e irão registar tanto o tempo de diagnóstico como a confiança diagnóstica.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Área sob a curva ROC (AUC)
Prazo: As avaliações serão realizadas dentro de uma semana após os diagnósticos dos médicos.
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Área sob a curva
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As avaliações serão realizadas dentro de uma semana após os diagnósticos dos médicos.
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Tempo de diagnóstico por caso
Prazo: Medido imediatamente após o diagnóstico do médico.
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Tempo necessário para o patologista completar o diagnóstico de cada caso no grupo de diagnóstico assistido por IA, comparado com o grupo de diagnóstico independente.
O tempo de diagnóstico é definido como a duração (em minutos/segundos) desde o início da revisão do caso até à finalização e submissão do relatório de diagnóstico no sistema do estudo.
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Medido imediatamente após o diagnóstico do médico.
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Pontuação de qualidade do relatório de diagnóstico
Prazo: No prazo de 1 semana após o diagnóstico inicial de cada caso.
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Pontuação de qualidade dos relatórios de diagnóstico patológico no grupo de diagnóstico assistido por IA em comparação com o grupo de diagnóstico independente.
A qualidade do relatório será avaliada por um painel independente de patologistas especialistas utilizando uma rubrica de pontuação predefinida (por exemplo, escala de 0-100), considerando a precisão diagnóstica, a completude, a clareza e a estrutura do relatório.
Pontuações mais elevadas indicam melhor qualidade do relatório.
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No prazo de 1 semana após o diagnóstico inicial de cada caso.
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Confiança diagnóstica dos patologistas
Prazo: No momento do diagnóstico de cada caso.
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Confiança diagnóstica auto-reportada dos patologistas para cada caso no grupo de diagnóstico assistido por IA comparado com o grupo de diagnóstico independente.
A confiança diagnóstica será classificada pelo patologista responsável numa escala Likert de [5] pontos (por exemplo, 1 = muito incerto a 5 = muito confiante) imediatamente após completar o diagnóstico.
Pontuações mais altas indicam maior confiança diagnóstica.
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No momento do diagnóstico de cada caso.
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Satisfação dos patologistas com o modelo de patologia por IA
Prazo: Avaliado uma vez no final do período de leitura assistida por IA para cada patologista.
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Satisfação global dos patologistas com o modelo de diagnóstico de patologia de IA em termos de usabilidade e eficácia percebida.
A satisfação será avaliada através de um questionário estruturado que inclui itens de escala Likert que avaliam a facilidade de uso, a integração no fluxo de trabalho, a clareza dos resultados da IA, o impacto percebido na eficiência do diagnóstico e o impacto percebido na precisão e confiança do diagnóstico.
Pontuações mais elevadas indicam maior satisfação, melhor usabilidade e maior eficácia percebida.
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Avaliado uma vez no final do período de leitura assistida por IA para cada patologista.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Investigadores
Investigadores
- Diretor de estudo: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
Publicações e links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- NFEC-2025-653
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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