Integrating an AI-Driven Hydronephrosis Decision-Making Tool
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: Machine learning model.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Hydronephrosis, Hydronephrosis Congenital. Базовые параметры: 0 мес. — 24 мес. · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Integration of a Hydronephrosis AI-Driven Decision-Making Tool Into Clinical Practice: A Clinical Trial
Обзор
Hydronephrosis is a common congenital kidney anomaly. While most cases resolve on their own, some require surgery. Clinicians rely on repeated ultrasounds and sometimes invasive tests to decide if surgery is needed, but predicting outcomes is difficult. Researchers at SickKids developed an AI model that analyzes ultrasound images to assist in diagnosing and managing hydronephrosis. This study tests how well the AI integrates into real-world care. Clinicians will first make care decisions without AI and then review the AI's prediction before deciding whether to change their plan. A separate expert, unaware of whether AI influenced the first clinician's plan, will make the final decision to ensure care remains unchanged. The study will assess whether AI improves decision-making, reduces unnecessary tests, and fits into clinical workflows. If successful, the AI model could serve as a complementary tool to make diagnoses more efficient and precise while minimizing invasive procedures.
Вмешательства
- Другое Machine learning model
The AI intervention is a deep learning algorithm used to predict obstructive hydronephrosis. It was developed at SickKids and has recently completed the silent trial phase. This clinical trial aims to validate the model's clinical integration by assessing its impact on clinician decision-making and care plan recommendations. To uphold standard care, a blinded clinician will make final decisions.
Первичные конечные точки
- Change in Clinician Management Decisions Following Exposure to the AI Model [Срок оценки: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)]
Вторичные конечные точки (2)
- Agreement Between Clinician Decisions and Expert Reference Decisions Using Cohen's Kappa [Срок оценки: Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)]
- Proportion of Management Decision Changes Stratified by Clinician Experience Level [Срок оценки: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)]
Критерии участия
Критерии включения
- Seen for HN in-person in the Pediatric Urology clinic with ultrasound scans taken at SickKids
- New and follow-up patients 0-24 months.
Критерии исключения
- Older than 24m
- Concurrent urinary tract anomalies (duplex configurations; PUV etc.)
- History of renal surgical intervention (post-op patients)
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Распределение
- Не применимо
- Модель
- Одна группа
- Маскирование
- Открытое
- Основная цель
- Другое
Центры проведения
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Идентификаторы
NCT: NCT07581223 · 3474