KI-integrierte mobile Bildung und Selbstmanagement bei Hämodialyse (AI-MOBI-HEMODI)

Diese randomisierte kontrollierte Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit einer künstlichen Intelligenz-unterstützten mobilen Bildungsanwendung zu bewerten, die entwickelt wurde, um Selbstfürsorgeverhalten, arteriovenöse Fistel (AVF)-Pflegepraktiken und wichtige biochemische Parameter bei erwachsenen Hämodialyse (HD)-Patienten zu verbessern. Chronische Nierenerkrankung (CKD) und ihre häufigste Nierenersatztherapie, Hämodialyse, bedeuten eine erhebliche physische, psychologische und sozioökonomische Belastung für Patienten. HD-Patienten erleben häufig Müdigkeit, Schmerzen, Krämpfe, Schlafstörungen, Durst- und Flüssigkeitsrestriktionsherausforderungen, diätetische Einschränkungen, AVF-bezogene Komplikationen und emotionale Belastung. Diese Schwierigkeiten unterstreichen die Bedeutung, die Selbstfürsorgefähigkeiten der Patienten zu stärken und aktive Beteiligung am Krankheitsmanagement zu fördern.

Trotz der Verbreitung mobiler Gesundheitstechnologien (mHealth) im Management chronischer Krankheiten bleiben bestehende Anwendungen für HD-Patienten begrenzt, und keine hat personalisierte künstliche Intelligenz-basierte Bildungsunterstützung integriert. Das Fehlen KI-gesteuerter Patientenaufklärung stellt eine erhebliche Lücke in der Pflegewissenschaft und digitalen Gesundheitsinnovation dar. Dieses Projekt adressiert diese Lücke durch Entwicklung und Testung eines strukturierten, evidenzbasierten mobilen Bildungsprogramms, unterstützt durch künstliche Intelligenz, speziell für HD-Patienten entwickelt.

Die Studie wird 76 geeignete Hämodialysepatienten vom Bitlis State Hospital und Bitlis Tatvan State Hospital einschließen. Teilnehmer werden mittels einfacher Randomisierung entweder der Interventionsgruppe oder der Kontrollgruppe zugewiesen. Die Interventionsgruppe erhält für sechs Wochen Zugang zur KI-unterstützten mobilen Anwendung, die Module zu Nierenfunktion, CKD und Behandlungsoptionen, Symptommanagement, Diätadhärenz, Flüssigkeitsmanagement, Therapietreue und AVF-Pflege enthält. Jedes Modul integriert schriftliche Inhalte, Videos, visuelle Elemente, sprachunterstützte Lesefunktionen und eine integrierte "Frage stellen"-Funktion, die Patienten direkte Kommunikation mit dem Forschungsteam ermöglicht. Die Kontrollgruppe erhält routinemäßige klinische Versorgung ohne zusätzliche Intervention.

Die künstliche Intelligenz-Komponente unterstützt bei Inhaltspersonalisierung, Überwachung des Patienteneinbindungsgrades, Datenspeicherung, automatisierten Erinnerungen für inaktive Nutzer und unterstützendem Feedback basierend auf Lernfortschritt und biochemischen Trends. Die Entwicklung der mobilen Anwendung wird durch Expertenmeinungen von Nephrologiespezialisten, Dialysepflegekräften, Akademikern und Diätassistenten geleitet. Die Lesbarkeit der Bildungsmaterialien wird mit der Ateşman-Lesbarkeitsformel bewertet. Eine Pilotstudie wird vor der Hauptstudie durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit mit dem Web Analysis and Measurement Inventory (WAMMI) zu evaluieren.

Datenerhebung umfasst ein Patientenidentifikationsformular, die Hämodialyse Arteriovenöse Fistel Selbstfürsorgeverhalten Skala, die Hämodialyse Selbstmanagement Skala und ein Biochemische Parameter Nachverfolgungsformular. Prätest-Daten werden vor der Intervention erhoben; Posttest-Daten werden am Ende der sechswöchigen Interventionsperiode erhoben. Biochemische Parameter umfassen BUN, Kreatinin, Albumin, Kalium, Phosphor, Hämoglobin, Harnsäurespiegel, Kt/V und Trockengewicht, gewonnen aus routinemäßigen klinischen Aufzeichnungen ohne zusätzliche Blutentnahme.

Primäre Endpunkte bewerten Veränderungen in Selbstfürsorge- und Selbstmanagementverhalten basierend auf validierten Skalen. Sekundäre Endpunkte untersuchen Veränderungen in biochemischen Parametern zwischen Interventions- und Kontrollgruppe. Datenanalyse wird mit SPSS durchgeführt, unter Verwendung deskriptiver Statistik, Normalitätstests und geeigneter statistischer Vergleichstests, mit Signifikanz bei p < 0,05.

Ethische Genehmigung wird vom zuständigen institutionellen Ethikkomitee eingeholt, und schriftliche Einverständniserklärungen werden von allen Teilnehmern sichergestellt. Datenschutz wird durch verschlüsselte Anmeldesysteme und sichere Speicherprozesse gewährleistet.

Diese Studie wird voraussichtlich bedeutend zur wissenschaftlichen Literatur beitragen, als erste KI-unterstützte mobile Bildungsintervention, die speziell für Hämodialysepatienten entwickelt wurde. Erwartete Vorteile umfassen verbessertes Selbstfürsorgeverhalten, erhöhte Patientenautonomie, reduzierte AVF-Komplikationen, bessere Einhaltung diätetischer und Flüssigkeitsrestriktionen und verbesserte biochemische Ergebnisse. Weitere Auswirkungen des Projekts umfassen potenzielle Reduktion von Hospitalisierungsraten, verringerte Gesundheitskosten, erhöhte Lebensqualität für HD-Patienten und Etablierung eines digitalen Modells, das für andere chronische Krankheitspopulationen adaptiert werden kann.

Letztendlich zielt diese Studie darauf ab zu demonstrieren, dass Integration künstlicher Intelligenz mit mobiler Gesundheitsbildung einen transformativen Ansatz für Patientenermächtigung, klinische Versorgung und chronisches Krankheitsmanagement im Bereich Nephrologie und Pflege schaffen kann.