人与机器：一项随机对照试验，比较传统面对面教学、人工智能与 VR 学习基本 CCE 的效果
2024年4月8日 更新者：Lau Yie Hui、Tan Tock Seng Hospital
人与机器：一项随机对照试验，比较传统面对面教学、人工智能与虚拟现实学习基础重症监护超声心动图的效果
该研究的目的是调查使用虚拟现实模拟器或人工智能指导的基本 CCE 实践培训是否不逊色于经验丰富的讲师进行的培训。
研究概览
详细说明
基础（1 级）重症监护超声心动图 (CCE) 涉及使用超声设备在床边定性评估心脏。
它越来越多地在床边用于关键鉴别诊断的诊断和筛查。
越来越多的医学领域的医务人员开始接受 CCE 培训，包括急诊医学、麻醉学、重症监护医学甚至家庭医学。
在线学习资源丰富，但获得培训师直接监督和面对面课程的机会可能有限且成本高昂。
在进行研究时，一所当地医学院举办了一场讲座，但当地医学院或机构内没有资格认证途径。
机器学习在医学成像中的应用越来越多，深度学习算法现在能够指导图像采集，并允许经过最少超声心动图培训的新手获得诊断质量的图像。
超声心动图中的人工智能 (AI) 可以改善新手的图像。
实时实现机器学习软件的超声硬件可以帮助结构检测和识别，但需要更多的研究来确定人工智能对学习的影响程度。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
66
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Yie H Lau
- 电话号码：6563577771
- 邮箱：yie_hui_lau@ttsh.com.sg
学习地点
-
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-
Singapore、新加坡、319581
- 招聘中
- Tan Tock Seng Hospital
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接触：
- Yie H Lau
- 电话号码：6563577771
- 邮箱：yie_hui_lau@ttsh.com.sg
-
首席研究员：
- Yie H Lau
-
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 医学生对重症监护超声心动图的临床接触有限
- 21岁以上
排除标准：
- 之前参加过重症监护超声心动图课程或
- 拒绝参加研究或完成双手练习
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：双倍的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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有源比较器：22名医学生（AI）
医学生随机分配到该手臂
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使用人工智能超声系统进行自主学习
其他名称：
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有源比较器：22名医学生（模拟器）
医学生随机分配到该手臂
|
使用模拟器进行自主学习
|
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有源比较器：22名医学生（对照）
医学生随机分配到该手臂
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随机分配到该组的医学生
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
3 个月后，图像采集和结构识别得到改善。
大体时间：3个月
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在此时间范围内采集的图像将使用经过验证的超声心动图能力快速评估量表进行评分。
负责对受试者进行评分的经验丰富的 CCE 培训师将不知道该受试者属于研究的哪个部分
|
3个月
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2024年4月4日
初级完成 (估计的)
2024年12月31日
研究完成 (估计的)
2025年1月1日
研究注册日期
首次提交
2024年4月4日
首先提交符合 QC 标准的
2024年4月8日
首次发布 (实际的)
2024年4月9日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月9日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月8日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
关键字
其他研究编号
- DSRB 2023/00640
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
IPD 计划说明
本地 PDPA 和数据共享规则
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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