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KI -Technologie für künstliche Intelligenz (KI) kann den Patienten helfen, die Darmvorbereitung besser zu verstehen

24. März 2025 aktualisiert von: Nabil Mohammad Azmi, National University of Malaysia

Prospektive, blind randomisierte Kontrollstudie zur Effektivität der Verwendung von Chatbot für künstliche Intelligenzmodell in großer Sprache zur Verbesserung der Boston -Darmvorbereitungsbewertung (BBPS) für die Herstellung von Koloskopie

Die herkömmliche Beratung vorkolonoskopisch erfordert erhebliche Zeit von Beschäftigten im Gesundheitswesen, um die Verfahren zu erklären und die Effizienz und den Patientenumsatz zu begrenzen. Die unzureichende Darmvorbereitung verschärft dieses Problem und führt zu Wiederholungsverfahren und erhöhten Kosten. Noch keine Studie hat die Wirksamkeit von AI bei der Verbesserung der Bostoner -Darstellungsskala (BBPS) für die Koloskopiepräparation untersucht. By addressing this gap, AI chatbots could provide personalized guidance, reduce healthcare worker burden, improve preparation quality, and enhance patient experience.This research attempts to evaluate the effectiveness of using Artificial intelligence (AI) chat bot to improve bowel preparation, anxiety level and patient's satisfaction among colonoscopy patients in Hospital Tuanku Muhriz (HCTM), compared to conventional instructions

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

96

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Nabil Mohammad Azmi, Doctor in General Surgery
  • Telefonnummer: +60122177050
  • E-Mail: nabil@ukm.edu.my

Studienorte

  • Malaysia
    • Kuala Lumpur
      • Cheras, Kuala Lumpur, Malaysia, 56000
        • Faculty of Medicine, The National University of Malaysia
        • Kontakt:
          • Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery
          • Telefonnummer: +60122177050
          • E-Mail: nabil@ukm.edu.my

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alle geplanten Koloskopie mit Angabe
  • Angemessene digitale Kompetenz
  • Angemessene Sprachkompetenz mit malaiischer und englischer Sprache

Ausschlusskriterien:

  • Patienten mit Gedächtnisstörung aufgrund eines früheren Schlaganfalls, Demenz oder Alzheimer -Krankheit
  • Mit klinischer Angst diagnostiziert

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Chatbot für künstliche Intelligenz (KI)
Patienten, die mit AI -Chatbot für Darmvorbereitungsberatung interagieren werden
Verfahren: KI -Chatbot -Studienarm
Der Interventionsarm muss sich unter Verwendung einer Standard -Polyethylenglykol -Lösung (FORTRANS) auf eine Darmvorbereitung unterziehen.
Verfahren: Traditioneller Beratungsstudienarm
Der Interventionsarm muss sich unter Verwendung einer Standard -Polyethylenglykol -Lösung (FORTRANS) auf eine Darmvorbereitung unterziehen.
Sonstiges: Konventionelle Beratung durch Beschäftigte im Gesundheitswesen
Patienten, die vor der Koloskopie konventionelle Beratungsmethoden für die Vorbereitung des Darms erhalten
Verfahren: KI -Chatbot -Studienarm
Der Interventionsarm muss sich unter Verwendung einer Standard -Polyethylenglykol -Lösung (FORTRANS) auf eine Darmvorbereitung unterziehen.
Verfahren: Traditioneller Beratungsstudienarm
Der Interventionsarm muss sich unter Verwendung einer Standard -Polyethylenglykol -Lösung (FORTRANS) auf eine Darmvorbereitung unterziehen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Um die Wirksamkeit der Chat -Bot für künstliche Intelligenz (KI) bei der Verbesserung der Darmpräparation bei Koloskopiepatienten im Krankenhaus Tuanku Mukhriz (HCTM) im Vergleich zu konventionellen Anweisungen zu bestimmen
Zeitfenster: 1 Jahr
Patienten im interventionellen Arm erhalten eine Beratung durch Interaktion mit AI -Chatbot. Die Qualität der Darmvorbereitung wird von den maskierten Endoskopisten unter Verwendung der Boston -Darmvorbereitungs Score (BBPS) bewertet. Jedem der drei Dickdarmsegmente (rechts, transversal und links) erhalten Bewertungen (0 - 3). 0 - unvorbereiteter Dickdarm, während 3 die bestmögliche Vorbereitung angibt. Eine Gesamtpunktzahl liegt zwischen 0 und 9, wobei höhere Punktzahlen eine bessere Darmvorbereitung anzeigen.
1 Jahr

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Zu bestimmen, um die Wirksamkeit von KI -Chat -Bot bei der Linderung von Angstzuständen bei Koloskopiepatienten in HCTM im Vergleich zu herkömmlichen Anweisungen zu lindern.
Zeitfenster: 1 Jahr
Das Angstniveau für beide Arme wird vor und nach der Koloskopie unter Verwendung der validierten Depressionsangst und der Stressskala 21 (Angstskala) gemessen. Ist eine selbstberichtende Skala, die die Angst misst.
1 Jahr
Um die Wirksamkeit von KI -Chat -Bot bei der Verbesserung der Zufriedenheit bei Koloskopiepatienten in HCTM im Vergleich zu herkömmlichen Anweisungen zu bestimmen.
Zeitfenster: 1 Jahr
Patienten aus beiden Waffen werden nach der Koloskopie unter Verwendung des validierten Fragebogens zur validierten Patientenzufriedenheit (PSQ) befragt. PSQ sind eine Reihe von Fragebögen, die den Forschern helfen, Patientenerfahrungen zu verstehen und Bereiche der Verbesserung zu identifizieren. Patienten werden auf mehreren Bereichen der allgemeinen Zufriedenheit, technischer Qualität, Interpersonalaspekt, Klarheit, Zugang und Vertrauen in Bezug auf die Gesundheit und Vertrauen in die Gesundheitsanbieter bewertet. Jede Domäne wird nach der Likert -Skala von 1 bis 5. 1 bewertet. 1 bedeutet sehr unzufrieden, während 5 sehr zufrieden bedeutet.
1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

National University of Malaysia

Ermittler

  • Hauptermittler: Nabil Mohammad Azmi, Doctor of General Surgery, Faculty of Medicine, The National University of Malaysia

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. April 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

2. Februar 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

2. Februar 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

15. März 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

24. März 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

1. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

1. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

24. März 2025

Zuletzt verifiziert

1. März 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • JEP-2025-035

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Studienprotokoll, Formular zur Einverständniserklärung, klinischer Studienbericht auf erhebliche Anfrage

IPD-Sharing-Zeitrahmen

April 2025 - Februar 2026

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • ICF
  • CSR

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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