Avaliação de um Assistente Clínico com Inteligência Artificial para Apoio à Gestão do Cancro da Tiroide
17 de julho de 2026 atualizado por: Dr. Carlos King-Ho Wong, The University of Hong Kong
Um Ensaio Controlado Randomizado para Avaliar um Assistente Clínico com Inteligência Artificial para Estadiamento e Estratificação de Risco do Cancro da Tiroide Entre Estudantes de Medicina e Clínicos
Este estudo tem como objetivo avaliar a viabilidade clínica da adoção de modelos baseados em inteligência artificial (IA) para melhorar a gestão clínica do cancro da tiroide.
Visão geral do estudo
Status
Inscrevendo-se por convite
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Com os recentes avanços na tecnologia, a IA tornou-se amplamente aplicável ao reconhecimento de texto visual em ambientes clínicos.
O reconhecimento de texto alimentado por IA está a emergir como uma ferramenta altamente eficiente, sustentável e rentável para a tomada de decisões e medicina personalizada.
Numerosos estudos têm empregado algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN), particularmente grandes modelos de linguagem (LLMs), para converter texto livre não estruturado de notas de consulta clínica dentro de registos de saúde eletrónicos (RSE) em dados estruturados, enriquecendo assim os perfis clínicos individuais nas bases de dados de RSE.
Ao longo do tempo, estes modelos de IA têm melhorado continuamente a sua precisão preditiva e desempenho através de autoaprendizagem (ou aprendizagem não supervisionada).
Embora os modelos de IA tenham tido um impacto significativo nas práticas de oncologia no estrangeiro, a sua utilidade para o reconhecimento de texto em oncologia permanece limitada em Hong Kong.
Este estudo proposto visa avaliar a viabilidade clínica da adoção de modelos baseados em IA para melhorar a confiança do utilizador final na precisão diagnóstica e predição de risco usando fluxos de trabalho assistidos por IA na gestão do cancro da tiroide.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Estimado)
76
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
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Hong Kong, Hong Kong
- School of Public Health, The University of Hong Kong
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Hong Kong, Hong Kong
- Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Descrição
Critérios de Inclusão:
- estudantes de medicina
- clínicos (incluindo, mas não se limitando a cirurgiões, oncologistas, patologistas)
Critérios de Exclusão:
- estudantes de medicina e clínicos que tenham revisto as notas clínicas ou estiveram envolvidos no processamento das notas clínicas antes do início dos estudos experimentais clínicos
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição cruzada
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Assistente clínico com inteligência artificial
Os participantes fornecerão a estadiação do cancro e a categoria de risco de cada doente com cancro da tiroide, bem como a confiança dos participantes nas avaliações de diagnóstico acima referidas, com o assistente clínico com IA como intervenção.
O assistente de IA é alimentado por LLMs e inclui um painel de controlo clínico.
O painel de controlo clínico exibe as notas clínicas originais e resume a estadiação do cancro e a categoria de risco de cada doente com cancro da tiroide geradas a partir do processamento de backend do assistente clínico.
As evidências de suporte das notas clínicas originais também são destacadas para verificação dos participantes.
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Os participantes fornecerão o estadiamento do cancro e a categoria de risco de cada doente com cancro da tiroide, bem como a confiança dos participantes nas avaliações de diagnóstico acima referidas, com o assistente clínico habilitado por IA como intervenção.
O assistente de IA é alimentado por LLMs e inclui um painel de controlo clínico.
O painel de controlo clínico exibe as notas clínicas originais e resume o estadiamento do cancro e a categoria de risco de cada doente com cancro da tiroide gerados pelo processamento backend do assistente clínico.
As evidências de suporte das notas clínicas originais também são destacadas para verificação pelos participantes.
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Sem intervenção: Revisão manual de gráficos
Os participantes fornecerão o estadiamento do cancro e a categoria de risco de cada doente com cancro da tiroide, bem como a confiança dos participantes nas avaliações diagnósticas acima mencionadas através da revisão manual do processo clínico.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Efficiency
Prazo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The time required to complete reviewing one set of clinical notes is compared between intervention and non-intervention groups
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Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Accuracy of Cancer Staging and Risk Stratification by Participants Compared with Ground Truth across Intervention and Non-intervention Groups
Prazo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The study will compare the accuracy of cancer staging and risk category assessed by the participants across the intervention group with AI assitance and non-intervention group without AI asssitance. The participants will review the clinical notes and assess the cancer staging and risk category for each thyroid cancer patient with or without the AI assistant. Participant provided assessments will be compared against the ground truth established by the clinical investigators of the study to guage the accuracy which is quantified as the percentage of correctly graded cancer staging and risk stratification. The accuracy will be compared between the intervention group and non-intervention groups using t-tests to evaluate the clinical impact of the AI assistant. |
Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Participants' Confidence in Cancer Staging and Risk Stratification as Assessed by a 0-10 Scale Questionnaire
Prazo: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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The study will compare the participants' confidence in grading cancer staging and risk category between the intervention group with AI assistance and non-intervention group without AI-assistance. After evaluating each thyroid cancer case for providing cancer staging and risk category, participants will complete a short questionnaire rating their confidence in providing their assessments on a scale from 0 (lowest) to 10 (hightest). Meanw confidence score will be compared between the intervention group and non-intervention group to evaluate the clinical impact of the AI assitant. |
Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: King Ho Carlos Wong, School of Public Health The University of Hong Kong
- Investigador principal: Man Him Matrix Fung, Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
2 de outubro de 2025
Conclusão Primária (Estimado)
31 de março de 2027
Conclusão do estudo (Estimado)
30 de abril de 2027
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
29 de setembro de 2025
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
16 de novembro de 2025
Primeira postagem (Real)
18 de novembro de 2025
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
21 de julho de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
17 de julho de 2026
Última verificação
1 de julho de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- UW24-319-RCT
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
Apenas os dados individuais dos participantes (DIP) anonimizados utilizados nas publicações de resultados serão partilhados, de modo a que a reidentificação de indivíduos não seja possível.
Prazo de Compartilhamento de IPD
Os DPI e as informações de suporte estarão disponíveis após a conclusão do estudo (data prevista para 31 de dezembro de 2025) com a divulgação ou publicação dos resultados, e permanecerão indefinidamente até que seja exigida a sua remoção.
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Os DPI e as informações de suporte estarão disponíveis com a divulgação e publicação dos resultados como carregamentos ou anexos de documentos.
Qualquer pessoa que tenha acesso aos artigos poderá aceder a todos os documentos.
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
- SEIVA
- CIF
- ANALYTIC_CODE
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .