- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07401368
Confiança dos Clínicos nas Estimativas de Crescimento Fetal Baseadas em IA
Confiança e Tomada de Decisão dos Clínicos Utilizando Estimativas de Crescimento Fetal Baseadas em IA Com e Sem Incerteza: Um Estudo Randomizado por Questionário
Este estudo examina como os clínicos confiam e utilizam a inteligência artificial (IA) ao estimar o peso fetal durante a gravidez.
A avaliação precisa do crescimento fetal é importante para identificar problemas de crescimento que podem afetar a gestão da gravidez. Novas ferramentas baseadas em IA podem estimar o peso fetal a partir de imagens de ultrassom, mas pouco se sabe sobre como os clínicos confiam nestas estimativas ou como a informação sobre a incerteza influencia as suas decisões.
Neste estudo, os clínicos irão rever casos anonimizados de ultrassom e comparar as estimativas de peso fetal geradas por um modelo de IA com estimativas tradicionais. Alguns clínicos também irão receber informação sobre o desempenho e a incerteza do modelo de IA, enquanto outros não.
Será pedido aos participantes que escolham qual estimativa consideram mais fiável, indiquem o seu nível de confiança e decidam se recomendariam exames de acompanhamento. O estudo visa compreender melhor como a IA e a informação sobre a incerteza afetam a tomada de decisões clínicas e a confiança entre clínicos com diferentes níveis de experiência.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este é um estudo de questionário aleatorizado, emparelhado e baseado em vinhetas, concebido para investigar a confiança e a utilização por parte dos clínicos das estimativas de crescimento fetal baseadas em IA.
Serão recrutados clínicos de departamentos de obstetrícia e ginecologia e estratificados por nível de experiência. Os participantes serão aleatorizados para um grupo de controlo ou para um grupo de intervenção. O grupo de intervenção receberá informações breves sobre o desempenho geral do modelo de IA, enquanto o grupo de controlo não receberá estas informações.
Cada participante avaliará um conjunto de casos anonimizados de ecografias do terceiro trimestre. Para cada caso, serão apresentadas aos clínicos imagens ecográficas padrão e contexto clínico relevante. Serão mostradas estimativas de peso fetal geradas por um modelo baseado em IA e por um método biométrico tradicional, com ou sem informações de incerteza associadas na forma de intervalos de confiança.
Para cada caso, os clínicos selecionarão a estimativa que consideram clinicamente mais fiável, avaliarão a sua confiança nessa escolha e indicarão se recomendariam uma ecografia de crescimento de seguimento. Os conjuntos de casos são emparelhados por experiência clínica, garantindo que casos idênticos sejam avaliados por clínicos com formações semelhantes em todos os braços do estudo.
O estudo centra-se nos clínicos como participantes e não envolve intervenção em doentes. Todos os dados ecográficos são totalmente anonimizados. Os resultados fornecerão informações sobre como as estimativas geradas por IA e as informações de incerteza influenciam a confiança clínica, as preferências e a tomada de decisões na avaliação do crescimento fetal.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Slagelse, Dinamarca, 4200
- Department of Obstetrics and Gynecology, Slagelse Hospital
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Clínicos que trabalham em departamentos de obstetrícia e ginecologia.
- Uso regular de ultrassom obstétrico na prática clínica.
- Disposição para participar num estudo baseado em questionário.
Critérios de Exclusão:
- Clínicos que não realizam exames de ultrassom obstétrico.
- Clínicos com um conflito de interesses conhecido relacionado com o sistema de IA em avaliação.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Sem intervenção: Controlo - Sem Informação de Desempenho de IA
Os participantes preenchem o questionário sem receber informações sobre o desempenho geral do modelo de IA.
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Outro: ntervenção - Informação de Desempenho de IA
Os participantes recebem informações breves sobre o desempenho geral do modelo de IA antes de completarem o questionário.
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Os participantes recebem informações breves sobre o desempenho geral do modelo de IA antes de preencherem o questionário.
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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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Escolha do clínico quanto ao método de estimativa do peso fetal
Prazo: Imediatamente após a conclusão do questionário
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A proporção de casos em que os médicos escolhem a estimativa de peso fetal baseada em IA em vez da estimativa tradicional de Hadlock ao avaliar casos de ultrassom anonimizados.
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Imediatamente após a conclusão do questionário
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Confiança dos clínicos na estimativa de peso fetal selecionada
Prazo: Imediatamente após a conclusão do questionário
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Confiança auto-reportada dos clínicos na estimativa de peso fetal selecionada, medida numa escala de Likert de 7 pontos para cada caso.
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Imediatamente após a conclusão do questionário
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Recomendação de ecografia de crescimento de seguimento
Prazo: Imediatamente após a conclusão do questionário
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Se os clínicos recomendam uma ecografia de crescimento fetal de seguimento com base na estimativa de peso fetal selecionada, registada como um resultado binário (sim/não).
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Imediatamente após a conclusão do questionário
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Impacto da informação sobre incerteza na preferência do modelo
Prazo: Imediatamente após o preenchimento do questionário
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Diferença na preferência dos clínicos por estimativas de peso fetal baseadas em IA versus tradicionais, quando as previsões de IA são apresentadas com versus sem informação de incerteza.
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Imediatamente após o preenchimento do questionário
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- F-25022462
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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