Automated Vetting and Protocolling of MRI Examinations (AutoProMpt)
Automated Vetting and Protocoling of MRI Examination Referrals Using Explainable Large Language Models (LLM) With Retrieval Augmented Generation (RAG) (XLLM) Techniques- A Multi-stage Study
Background Vetting and assigning of protocols to MRI scan requests are usually carried out by radiologists and radiographers. This way is both time-consuming and prone to error. Recent improvements in Artificial Intelligence (Al) like Large Language Models (LLMs) are better at processing human language. It could be used to improve tasks like image reporting and assigning protocols in radiology.
Approach Firstly, I will find out about the delays in the way this is currently done. I will use a survey to find out the perceptions of radiologists to both the current process and the proposed Al intervention.
I will then use an LLM to undertake referral and protocol tasks. I will compare its performance to the performance of clinical specialists and established guidelines.
I will present the explanation reports to radiologists and ask them if they can be understood and whether they can be trusted as clinically reliable.
Impact My research could help reduce the workload and time radiologists spend dealing with scan requests. The findings will help design future research to consider application in real clinical settings.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Edozie Iweka, MSc (Dist)
- Número de telefone: +441225386989
- E-mail: eoi29@bath.ac.uk
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
This study is multi-stage multi-center research involving retrospective MRI referral data of patients and collected across three NHS Foundation Trusts in the United Kingdom.
Descrição
Inclusion Criteria:
- Patients who have had MRI examinations in the study sites
- Patients with MRI referrals submitted through electronic referral systems
- Patients whose MRI referrals were vetted and protocolled prior to examination
Exclusion Criteria:
- Patients who have had other imaging examination outside the MRI
- Patients with paper referrals scanned in electronic referral systems
- Patients for MRI examinations without vetting and protocolling
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: COHORT
- Perspectivas de Tempo: RETROSPECTIVE
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Group
Adult Patients undergoing MRI examinations |
No Intervention as this is an experiment on retrospective collected referral data |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Accuracy
Prazo: Through study completion, an average of 2 years
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Accuracy of pretrained LLMs+RAG in automating vetting and protocolling of MRI examination referrals. |
Through study completion, an average of 2 years
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Clinical Usefulness
Prazo: Through study completion, an average of 2 years
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Clinical usefulness of explainability reports on the performance of pretrained LLMs+RAG in automating vetting and protocolling of MRI examination referrals. |
Through study completion, an average of 2 years
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
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
Outros números de identificação do estudo
- 18376
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
No patient identifiable data will be collected from this study. All collected data will be held by the sponsor institution, University of Bath as per local research data policy.
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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