- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT06286865
Улучшение качества кодирования по МКБ-10 с использованием искусственного интеллекта: протокол перекрестного рандомизированного контролируемого исследования (ClinCode)
Улучшение качества кодирования МКБ-10 (Международная статистическая классификация болезней, десятая редакция) с использованием искусственного интеллекта: протокол перекрестного рандомизированного контролируемого исследования
Цель этого рандомизированного исследования — узнать о роли ИИ в клинической практике кодирования. Главный вопрос, на который он призван ответить:
Может ли система CAC на основе искусственного интеллекта снизить нагрузку на клиническое кодирование, а также улучшить качество такого кодирования? Участникам будет предложено кодировать клинические тексты как в то время, когда они используют нашу систему CAC, так и в то время, когда они этого не делают.
Обзор исследования
Подробное описание
После набора участников их случайным образом распределяют на 2 группы без сокрытия распределения. Сокрытие распределения не будет актуально для клинических кодировщиков, поскольку известно, получает ли участник помощь или нет, и мы не будем разрабатывать помощника по кодированию плацебо. Однако мы будем скрывать распределение субъектов для анализов.
Всего участники закодируют 20 клинических записей, каждая из которых принадлежит одному пациенту. Участникам предлагается завершить эксперимент за один присест без перерывов, и они не могут вернуться к предыдущим заметкам. Если участников прерывают, их просят выйти из эксперимента, а все неполные записи отбрасываются как недействительные.
Процесс изучения пользователей можно свести к следующим этапам:
- Участники исследования случайным образом распределяются в группу 1 и группу 2.
- Чтобы подготовить участников к эксперименту, после подписания формы согласия и непосредственно перед началом клинического кодирования воспроизводится короткий видеоурок.
- В периоде 1 с 10 клиническими заметками группа 1 использует интерфейс управления, а группа 2 — интерфейс вмешательства.
- Данные регистрируются в фоновом режиме с помощью нажатия кнопок (например. время, присвоенные коды и комментарии).
- Затем происходит немедленный переход к периоду 2 для последних 10 клинических записей.
- Данные продолжают регистрироваться в фоновом режиме с помощью нажатия кнопок.
- В конце участники обеих групп заполнят шкалу удобства использования системы.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Troms
-
Tromsø, Troms, Норвегия, 9019
- Norwegian Centre for E-health Research
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- участник ранее кодировал клинические тексты, предпочтительно кодируя МКБ-10
- является медицинским работником, например. врач, медсестра, профессиональные программисты
- могу понять шведский
Критерий исключения:
- участники за пределами Норвегии и Швеции
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Назначение кроссовера
- Маскировка: Одинокий
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Активный компаратор: Интерфейс Easy-ICD
В этом плече используется наша система компьютерного клинического кодирования (CAC) на базе искусственного интеллекта Easy-ICD.
|
Easy-ICD — это система компьютерного клинического кодирования (CAC) на основе искусственного интеллекта, которая помогает клиническому кодировщику назначать коды МКБ-10 клиническим записям, таким как выписные книжки.
|
|
Без вмешательства: Интерфейс управления
Этот рычаг управления использует интерфейс, аналогичный Easy-ICD, но без функции AI.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Время
Временное ограничение: 1 час
|
Время в секундах, необходимое для присвоения кодов МКБ-10 каждой из 20 клинических записей.
|
1 час
|
|
Точность
Временное ограничение: 1 час
|
Точность рассчитывается путем деления количества правильных кодов МКБ-10 на общее количество присвоенных кодов.
|
1 час
|
Соавторы и исследователи
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Hercules Dalianis, PhD, Norwegian Centre for E-health Research
Публикации и полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 260972(REK)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Сроки обмена IPD
Критерии совместного доступа к IPD
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- САП
- МКФ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .