AI 是否使临床医生更恰当地自信？一项关于早产预测的随机研究
2026年6月30日 更新者：Emilie Pi Fogtmann Sejer、Rigshospitalet, Denmark
人工智能是否让临床医生更加恰当地自信？一项关于早产预测的随机研究
这项基于随机问卷的研究旨在评估，当产科和妇科医生使用包含宫颈超声图像的临床病例小插曲评估自发性早产风险时，不同形式的人工智能（AI）决策支持如何影响其临床判断。 该研究特别比较了两种AI呈现格式：二元分类（早产与足月产）和个体化的早产风险估计。
研究旨在回答的主要问题包括：
- 哪种AI呈现格式能更好地使临床医生的信心与决策准确性保持一致（诊断校准）？
- 不同的AI呈现格式是否会导致临床决策发生有益或有害的变化？
参与者将完成一份在线问卷，内容包括审阅临床病例、做出诊断和管理决策、在查看AI输出前后评估自己的诊断信心，并报告他们对AI的信任程度。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
125
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：Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
学习地点
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Aabenraa、丹麦、6200
- 招聘中
- South Jutland Hospital
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接触：
- Emilie Pi F Sejer
- 电话号码：0045 28890690
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Aalborg、丹麦、9000
- 招聘中
- Aalborg University Hospital (Aalborg and Thisted)
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Aarhus、丹麦、8200
- 招聘中
- Aarhus University Hospital
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Copenhagen、丹麦、2100
- 招聘中
- Copenhagen University Hospital, Rigshospitalet
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- Emilie Pi F Sejer, MD
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Esbjerg、丹麦、6700
- 招聘中
- Esbjerg Hospital
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Gødstrup、丹麦、7400
- 招聘中
- Gødstrup Regional Hospital
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Herlev、丹麦、2730
- 招聘中
- Herlev Hospital
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Hillerød、丹麦、3400
- 招聘中
- Copenhagen University Hospital, North Zealand
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Hjørring、丹麦、9800
- 招聘中
- Region Hospital North Jutland
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Holbæk、丹麦、4300
- 招聘中
- Holbæk Hospital
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- Emilie Pi F Sejer, MD
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Horsens、丹麦、8700
- 招聘中
- Horsens Regional Hospital
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Hvidovre、丹麦、2650
- 招聘中
- Hvidovre Hospital
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- Emilie Pi F Sejer, MD
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- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Kolding、丹麦、6000
- 招聘中
- Kolding Hospital
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- Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Odense、丹麦、5000
- 招聘中
- Odense University Hospital (Odense and Svendborg)
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- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Randers、丹麦、8930
- 招聘中
- Randers Regional Hospital
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- Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Roskilde、丹麦、4000
- 招聘中
- Zealand University Hospital (Roskilde and Nykøbing F.)
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接触：
- Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Slagelse、丹麦、4200
- 招聘中
- Slagelse Hospital
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接触：
- Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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Viborg、丹麦、8800
- 招聘中
- Viborg Regional Hospital
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接触：
- Emilie Pi F Sejer, MD
- 电话号码：0045 28890690
- 邮箱：emilie.pi.fogtmann.sejer.01@regionh.dk
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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
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 目前在妇产科领域工作或接受培训的医生。
- 具备经阴道宫颈超声检查经验。
排除标准：
- 无经阴道宫颈超声检查经验。
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：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：AI预测
参与者收到一个二元人工智能预测（早产或足月产）
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基于宫颈超声的AI决策支持系统，在标准临床信息之外提供二元分类（37周前的早产或足月产）。
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实验性的：AI风险估计
参与者会收到人工智能预测的早产风险估计（%）
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基于宫颈超声的AI决策支持，在标准临床信息之外提供早产风险（%）评估。
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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 |
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AI暴露后临床医生诊断校准（准确性-置信度对齐）。
大体时间：在单次问卷会话（约20分钟）期间AI暴露后立即。
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将通过Brier评分量化AI辅助后决策正确性（0/1）与AI辅助后置信度评分（0-10）之间的一致性。
置信度将被重新缩放到0-1范围，并将置信度与正确性之间的平方差在所有案例中取平均值，以生成参与者层面的评分。
评分越低表明诊断校准效果越好。
结果将在随机分组间进行比较。
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在单次问卷会话（约20分钟）期间AI暴露后立即。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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有益切换率和有害切换率。
大体时间：基线（AI暴露前）及AI暴露后立即在单次问卷环节（约20分钟）进行测量。
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为每位参与者计算有益和有害切换的比例，并在研究组之间进行比较。 有益切换 = 不正确的AI前决策变为正确的AI后决策。 有害切换 = 正确的AI前决策变为不正确的AI后决策。 |
基线（AI暴露前）及AI暴露后立即在单次问卷环节（约20分钟）进行测量。
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从人工智能使用前到使用后，决策准确性、信心和诊断校准的变化。
大体时间：基线（人工智能暴露前）和单次问卷期间（约20分钟）人工智能暴露后即刻。
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从AI使用前到使用后，在决策准确性（正确决策的比例）、信心评分和诊断校准方面的参与者内变化。
差异将在随机分组之间进行比较，并按AI正确性进行分层。
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基线（人工智能暴露前）和单次问卷期间（约20分钟）人工智能暴露后即刻。
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自我评估对人工智能的信任度与对人工智能行为依赖之间的关联。
大体时间：在单次问卷会话（约20分钟）期间暴露于人工智能后立即进行。
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在每例AI暴露后，将使用数字评分量表（0-10分）测量受试者对AI输出的自评信任度。
行为依赖性将量化为与AI输出一致的决策在AI暴露后决策中所占的比例。
将在参与者层面评估信任评分与行为依赖性的关系，包括AI输出正确和错误时的一致性，并在随机分组间进行比较。
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在单次问卷会话（约20分钟）期间暴露于人工智能后立即进行。
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随访宫颈超声规划。
大体时间：基线（人工智能暴露前）和单次问卷期间（约20分钟）人工智能暴露后即刻。
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按每位参与者汇总并比较人工智能使用前后及随机分组之间，临床医生计划额外进行宫颈超声检查的病例比例（是/否）。
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基线（人工智能暴露前）和单次问卷期间（约20分钟）人工智能暴露后即刻。
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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。
合作者
调查人员
- 学习椅：Martin G Tolsgaard, MD, PhD, DMSc、Department of Obstetrics and Gynecology, Copenhagen University Hospital - Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark
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 (实际的)
2026年2月3日
初级完成 (估计的)
2026年7月1日
研究完成 (估计的)
2026年7月1日
研究注册日期
首次提交
2026年1月27日
首先提交符合 QC 标准的
2026年2月3日
首次发布 (实际的)
2026年2月11日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年7月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年6月30日
最后验证
2026年6月1日
更多信息
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