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Wirkung wahrnehmungsbasierter Interventionen auf die öffentliche Akzeptanz der Nutzung großer Sprachmodelle in der Medizin

11. Dezember 2025 aktualisiert von: Liu Jue, Peking University

Wahrnehmungsbasierte Interventionen beeinflussen die öffentliche Akzeptanz der Nutzung großer Sprachmodelle in der Medizin: Randomisierte kontrollierte Studie

Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen in der Medizin vielversprechende Ergebnisse, jedoch bestehen Bedenken hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Kohärenz, Transparenz und Ethik. Bislang sind die öffentlichen Wahrnehmungen zur Verwendung von LLMs in der Medizin und ob sie eine Rolle für die Akzeptanz von Gesundheitsanwendungen von LLMs spielen, noch nicht vollständig verstanden. Diese Studie zielt darauf ab, die öffentlichen Wahrnehmungen zur Verwendung von LLMs in der Medizin zu untersuchen und ob Interventionen für Wahrnehmungen die Akzeptanz von Gesundheitsanwendungen von LLMs beeinflussen.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Aufgrund der rasanten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz werden große Sprachmodelle (LLMs) zunehmend in verschiedenen klinischen Bereichen eingesetzt, wie etwa bei der Triage, der Krankheitsdiagnose, der Behandlungsplanung und dem Selbstmonitoring.
Trotz ihres Potenzials ist der Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen aufgrund mangelnder Genauigkeit, Kohärenz und Transparenz sowie ethischer Bedenken weiterhin eingeschränkt.
Öffentliche Wahrnehmungen wie die wahrgenommene Nützlichkeit und Risiken spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung ihrer Einstellungen gegenüber künstlicher Intelligenz, was deren Einführung entweder erleichtern oder behindern kann.
Nach unserem Kenntnisstand besteht jedoch ein Mangel an Bewusstsein für wahrnehmungsgesteuerte Interventionen im Gesundheitswesen, und bisherige Studien haben nicht untersucht, ob öffentliche Wahrnehmungen eine Rolle bei der Akzeptanz medizinischer Anwendungen von LLMs spielen.
Daher zielt diese Studie darauf ab, die öffentliche Wahrnehmung zur Nutzung von LLMs in der Medizin zu untersuchen und ob Interventionen bezüglich der Wahrnehmungen die Akzeptanz von Gesundheitsanwendungen von LLMs beeinflussen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

3000

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, China, 100191
        • Jue Liu

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:

  • ≥18 Jahre
  • In der Lage, eine Online-Umfrage auszufüllen
  • Einverstanden, eine Einwilligungserklärung zu unterzeichnen

Ausschlusskriterien:

  • Nicht in der Lage, Fragen zu beantworten oder zu kommunizieren
  • Nicht bereit, an dieser Studie teilzunehmen

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

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

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: Kontrolle
Kein Eingriff
Experimental: Wahrgenommene Vorteile großer Sprachmodelle in der Medizin
Den Teilnehmern wurde gebeten, "Im April 2023 startete das Massachusetts General Hospital ein Pilotprogramm, das medizinische LLMs zur Unterstützung bei der Notaufnahmetriage und Erstdiagnose einsetzt, und beobachtete eine Verkürzung der Wartezeiten für Patienten und eine Verbesserung der klinischen Effizienz." zu lesen.
Sonstiges: Wahrnehmungsbasierte Interventionen
Den Teilnehmern, die der Interventionsgruppe zugeteilt wurden, wurden wahrnehmungsbasierte Interventionen verabreicht. Die Interventionen für Gruppe 1-3 waren jeweils die wahrgenommenen Vorteile von LLMs in der Medizin, die wahrgenommene rassistische Voreingenommenheit von LLMs in der Medizin und die wahrgenommenen ethischen Konflikte von LLMs in der Medizin.
Experimental: Wahrgenommene rassische Voreingenommenheit in großen Sprachmodellen in der Medizin
Die Teilnehmer wurden gebeten, "Im November 2022 fand ein Forschungsteam der University of California, San Francisco heraus, dass medizinische LLMs der neuesten Generation rassistische Vorurteile zeigten, wenn sie Behandlungspläne empfahlen." zu lesen.
Sonstiges: Wahrnehmungsbasierte Interventionen
Den Teilnehmern, die der Interventionsgruppe zugeteilt wurden, wurden wahrnehmungsbasierte Interventionen verabreicht. Die Interventionen für Gruppe 1-3 waren jeweils die wahrgenommenen Vorteile von LLMs in der Medizin, die wahrgenommene rassistische Voreingenommenheit von LLMs in der Medizin und die wahrgenommenen ethischen Konflikte von LLMs in der Medizin.
Experimental: Wahrgenommene ethische Konflikte bei großen Sprachmodellen in der Medizin
Die Teilnehmer mussten lesen: „Im Februar 2023 hat ein großes europäisches Krankenhausnetzwerk versehentlich teilweise anonymisierte, aber dennoch sensible Patientendaten während des Testens medizinischer LLMs aufgrund eines Systemkonfigurationsfehlers preisgegeben. Obwohl kein direkter Patientenschaden entstand, verstärkte dies die öffentlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit und zwang die zuständigen Institutionen, dringende Überprüfungen ihrer Datenschutzmaßnahmen durchzuführen.“
Sonstiges: Wahrnehmungsbasierte Interventionen
Den Teilnehmern, die der Interventionsgruppe zugeteilt wurden, wurden wahrnehmungsbasierte Interventionen verabreicht. Die Interventionen für Gruppe 1-3 waren jeweils die wahrgenommenen Vorteile von LLMs in der Medizin, die wahrgenommene rassistische Voreingenommenheit von LLMs in der Medizin und die wahrgenommenen ethischen Konflikte von LLMs in der Medizin.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anzahl der Teilnehmer, die ihre Einstellung gegenüber medizinischen Anwendungen großer Sprachmodelle ändern werden
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die öffentliche Akzeptanz der Anwendung großer Sprachmodelle in der Medizin wird in Ja, Unsicher und Nein kategorisiert, was vor wahrnehmungsbasierten Interventionen und nach Interventionen erfasst wird.
Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University

Mitarbeiter

Peking University Third Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Jue Liu, Peking University

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 (Tatsächlich)

25. November 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Oktober 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

11. Dezember 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. Dezember 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Dezember 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

11. Dezember 2025

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • NNSF72474005

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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