Оценка возможностей клинического ассистента на основе искусственного интеллекта для поддержки ведения пациентов с раком щитовидной железы
17 июля 2026 г. обновлено: Dr. Carlos King-Ho Wong, The University of Hong Kong
Рандомизированное контролируемое исследование для оценки клинического ассистента с искусственным интеллектом для стадирования рака щитовидной железы и стратификации риска среди студентов-медиков и клиницистов
Это исследование направлено на оценку клинической целесообразности внедрения моделей на основе искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения клинического ведения рака щитовидной железы.
Обзор исследования
Статус
Запись по приглашению
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Современные технологические достижения сделали искусственный интеллект широко применимым для распознавания визуального текста в клинических условиях.
Распознавание текста на основе ИИ становится высокоэффективным, устойчивым и экономичным инструментом для принятия решений и персонализированной медицины.
Многочисленные исследования использовали алгоритмы обработки естественного языка (NLP), особенно большие языковые модели (LLM), для преобразования неструктурированного свободного текста из клинических консультационных записей в электронных медицинских картах (EHR) в структурированные данные, обогащая таким образом индивидуальные клинические профили в базах данных EHR.
Со временем эти модели ИИ непрерывно улучшали свою прогностическую точность и производительность благодаря самообучению (или обучению без учителя).
Хотя модели ИИ оказали значительное влияние на онкологическую практику за рубежом, их полезность для распознавания текста в онкологии остается ограниченной в Гонконге.
Данное предлагаемое исследование направлено на оценку клинической целесообразности внедрения моделей на основе ИИ для повышения уверенности конечных пользователей в диагностической точности и прогнозировании рисков с использованием рабочих процессов с поддержкой ИИ в лечении рака щитовидной железы.
Тип исследования
Интервенционный
Регистрация (Оцененный)
76
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
-
Hong Kong, Гонконг
- School of Public Health, The University of Hong Kong
-
Hong Kong, Гонконг
- Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Описание
Критерии включения:
- студенты медицинских вузов
- клиницисты (включая, но не ограничиваясь хирургами, онкологами, патологами)
Критерии исключения:
- студенты медицинских вузов и клиницисты, которые изучали клинические записи или участвовали в обработке клинических записей до начала клинических экспериментальных исследований
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Исследования в области здравоохранения
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Назначение кроссовера
- Маскировка: Одинокий
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: AI-ассистент для клинической практики
Участники предоставят стадирование рака и категорию риска каждого пациента с раком щитовидной железы, а также уверенность участников в вышеуказанных диагностических оценках с использованием клинического помощника с искусственным интеллектом в качестве вмешательства.
Искусственный интеллект работает на основе больших языковых моделей (LLM) и включает клиническую панель управления.
Клиническая панель управления отображает оригинальные клинические записи и суммирует стадирование рака и категорию риска каждого пациента с раком щитовидной железы, сгенерированные в результате бэкэнд-обработки клинического помощника.
Подтверждающие доказательства из оригинальных клинических записей также выделены для проверки участниками.
|
Участники предоставят стадирование рака и категорию риска для каждого пациента с раком щитовидной железы, а также уверенность участников в указанных диагностических оценках с использованием ИИ-ассистента в качестве вмешательства.
ИИ-ассистент работает на основе больших языковых моделей (LLM) и включает клиническую панель управления.
Клиническая панель управления отображает оригинальные клинические заметки и суммирует стадирование рака и категорию риска для каждого пациента с раком щитовидной железы, сгенерированные в результате бэкэнд-обработки клинического ассистента.
Подтверждающие доказательства из оригинальных клинических заметок также выделены для проверки участниками.
|
|
Без вмешательства: Ручной анализ медицинских карт
Участники предоставят стадирование рака и категорию риска каждого пациента с раком щитовидной железы, а также уверенность участников в вышеуказанных диагностических оценках при ручном просмотре медицинской документации.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Efficiency
Временное ограничение: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
|
The time required to complete reviewing one set of clinical notes is compared between intervention and non-intervention groups
|
Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Accuracy of Cancer Staging and Risk Stratification by Participants Compared with Ground Truth across Intervention and Non-intervention Groups
Временное ограничение: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
|
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
|
|
Participants' Confidence in Cancer Staging and Risk Stratification as Assessed by a 0-10 Scale Questionnaire
Временное ограничение: Between intervention group and non-intervention group. Cross-over in 4-26 weeks
|
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
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: King Ho Carlos Wong, School of Public Health The University of Hong Kong
- Главный следователь: Man Him Matrix Fung, Department of Surgery, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
2 октября 2025 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 марта 2027 г.
Завершение исследования (Оцененный)
30 апреля 2027 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
29 сентября 2025 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
16 ноября 2025 г.
Первый опубликованный (Действительный)
18 ноября 2025 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
21 июля 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
17 июля 2026 г.
Последняя проверка
1 июля 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- UW24-319-RCT
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
ДА
Описание плана IPD
В публикациях результатов будут использоваться только анонимизированные индивидуальные данные пациентов, чтобы исключить возможность повторной идентификации лиц.
Сроки обмена IPD
IPD и вспомогательная информация будут доступны после завершения исследования (предполагаемая дата - 31 декабря 2025 года) с распространением результатов или публикацией и будут оставаться доступными бессрочно до требования об удалении.
Критерии совместного доступа к IPD
IPD и вспомогательная информация будут доступны при распространении результатов и публикации в виде загруженных документов или вложений.
Любой, кто имеет доступ к статьям, сможет получить доступ ко всем документам.
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- САП
- МКФ
- АНАЛИТИЧЕСКИЙ_КОД
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
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. .