Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Evaluation eines KI-basierten Diagnoseunterstützungstools für ältere Erwachsene in der Primärversorgung (INTERLACE)

8. Juli 2026 aktualisiert von: Gary Weissman, University of Pennsylvania

Steigerung der diagnostischen Exzellenz für ältere Erwachsene durch kollektive Intelligenz und Nachahmungslernen

Ältere Erwachsene erleben häufig Diagnosefehler, die zu direkten Schäden und erhöhten Gesundheitskosten führen können. Ältere Erwachsene sind besonders gefährdet aufgrund einer höheren Rate an Komorbidität, medizinischer Komplexität, Gebrechlichkeit und kognitiver Beeinträchtigung. Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) mit künstlicher Intelligenz (KI) bietet einen vielversprechenden Ansatz, um die diagnostische Exzellenz für ältere Erwachsene zu fördern.

Der Zweck dieser Studie ist es, die Akzeptanz und Durchführbarkeit eines neuen KI-CDSS für ältere Erwachsene in der Primärversorgung zu bewerten. Ziel dieses KI-CDSS ist es, diagnostische Unterstützung während der Besuche in der Primärversorgung zu bieten (d.h. helfen, rechtzeitige und genaue Diagnosen zu stellen) und die Kommunikation zwischen Patienten, Ärzten und Betreuern über die Gesundheit des Patienten zu unterstützen.

In dieser Studie werden die Teilnehmer das KI-CDSS bei einem Besuch in der Primärversorgung nutzen und seine Vorschläge für Diagnosen und Tests überprüfen. Anschließend werden sie eine Feedback-Umfrage und ein Interview ausfüllen, in denen sie ihre Gedanken und Erfahrungen mit der Nutzung des KI-CDSS teilen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

40

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

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

  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:<\/p>

Kliniker<\/p>

  1. Arbeiten im University of Pennsylvania Health System<\/li>
  2. Arbeiten in einer primärmedizinischen Einrichtung (d.h. Innere Medizin, Geriatrie, Hausarztmedizin und Penn Primary Care)<\/li>
  3. Behandeln aktiv erwachsene Patienten, die 65 Jahre oder älter sind<\/li><\/ol>

    Patienten<\/p>

    1. 65 Jahre oder älter<\/li>
    2. Haben einen bevorstehenden Termin mit einem teilnehmenden Hausarzt<\/li>
    3. Melden ein neues oder sich verschlechterndes Gesundheitsproblem, das sie beim bevorstehenden Termin besprechen möchten<\/li><\/ol>

      Pflegepersonen<\/p>

      1. 18 Jahre oder älter<\/li>
      2. Begleiten den teilnehmenden Patienten während des Termins mit dem KI-Clinical-Decision-Support-System (CDSS)<\/li>
      3. Vom Patienten als Pflegeperson identifiziert<\/li><\/ol>

        Ausschlusskriterien:<\/p>

        Eine Person, die eines der folgenden Kriterien erfüllt, wird von der Teilnahme an dieser Studie ausgeschlossen:<\/p>

        1. Unter 18 Jahren<\/li>
        2. Nicht in der Lage, nach Meinung des Prüfarztes eine informierte Einwilligung zu geben<\/li>
        3. Hat im elektronischen Gesundheitsakt den Status "Forschung: Kein Kontakt"<\/li><\/ol>

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Verwendung des INTERLACE-Tools beim Hausarztbesuch
Alle Teilnehmenden werden gebeten, INTERLACE während ihres Besuchs in der Grundversorgung zu verwenden. Das Tool wird auf einem mobilen elektronischen Gerät präsentiert und kann von Patienten, Betreuern und Hausärzten bei jedem Besuch genutzt werden. Zunächst wird der Patient seine aktuellen Symptome in INTERLACE eingeben. Anhand dieser Symptome, der aktuellen Vitalwerte und der Krankengeschichte des Patienten wird INTERLACE dann Vorschläge für Diagnosen und Tests machen. Patienten, Betreuer und Ärzte können diese Vorschläge gemeinsam ansehen und diskutieren, um zu einer potenziellen Diagnose zu gelangen.
Sonstiges: Künstliche Intelligenz-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungswerkzeug für die diagnostische Unterstützung
INTERLACE ist ein KI-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungstool. Es nutzt die Krankengeschichte, Vitalzeichen und aktuellen Symptome eines Patienten, um Vorschläge für Diagnosen und Tests zu machen. Diese Vorschläge können bei Hausarztbesuchen zwischen Patienten, Betreuern und Klinikern besprochen und erwogen werden, um eine gute Diagnose für die Symptome des Patienten zu finden.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Machbarkeit der Integration des KI-CDSS in einen Hausarztbesuch
Zeitfenster: Vom Einschluss bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Participants will complete a Feasibility of Intervention Measure (FIM) via feedback survey following the primary care visit. Responses are measured on a 5-point Likert scale.
Vom Einschluss bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Machbarkeit der Integration des KI-CDSS in einen Hausarztbesuch
Zeitfenster: Vom Zeitpunkt der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, maximal zwei Wochen
Die Durchführbarkeit wird auch durch kurze Umfragefragen bewertet, die fragen, ob die Teilnehmer auf Hindernisse bei der Nutzung von INTERLACE gestoßen sind, ob es während des Besuchs nützlich war und wie lange es genutzt wurde (alle gemessen auf einer 7-Punkte-Likert-Skala), sowie durch offene Fragen in einem halbstrukturierten Interview.
Vom Zeitpunkt der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, maximal zwei Wochen
Akzeptanz der Integration des KI-gesützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystems in einen Besuch in der Primärversorgung
Zeitfenster: Von der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Die Teilnehmer füllen nach dem Besuch in der Primärversorgung die Akzeptanz der Interventionsmaßnahme (AIM) mittels Feedback-Fragebogen aus. Die Antworten auf den AIM werden auf einer 5-stufigen Likert-Skala gemessen.
Von der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Akzeptanz der Integration des KI-CDSS in einen Hausarztbesuch
Zeitfenster: Von der Einschreibung bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Die Teilnehmer werden auch eine modifizierte Version des Technology Acceptance Model (TAM) ausfüllen. Die Antworten auf das TAM werden auf einer 7-Punkte-Likert-Skala gemessen.
Von der Einschreibung bis zum Ende des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Akzeptanz der Einbettung des KI-Clinical-Decision-Support-Systems in einen Hausarztbesuch
Zeitfenster: Vom Zeitpunkt der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, maximal zwei Wochen
Die Teilnehmer werden am Ende der Umfrage einen Net Promoter Score ausfüllen, der bewertet, wie wahrscheinlich sie das AI CDSS anderen empfehlen würden. Dies wird auf einer 10-Punkte-Skala gemessen.
Vom Zeitpunkt der Aufnahme bis zum Ende des Studieninterviews, maximal zwei Wochen

Akzeptanz der Integration des KI-Entscheidungsunterstützungssystems in einen Hausarztbesuch

Zeitfenster: Vom Studienbeginn bis zum Abschluss des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen
Die Akzeptanz wird auch durch kurze Umfragefragen bewertet, die bewerten, ob INTERLACE Belastung verursacht hat (gemessen auf einer 7-Punkte-Likert-Skala), sowie durch offene Fragen in einem halbstrukturierten Interview.
Vom Studienbeginn bis zum Abschluss des Studieninterviews, bis zu zwei Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University of Pennsylvania

Mitarbeiter

Penn Artificial Intelligence and Technology (PennAITech) Collaboratory for Healthy Aging
National Academy of Medicine (NAM)

Ermittler

  • Hauptermittler: Gary E Weissman, MD, MSPH, University of Pennsylvania

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. August 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. November 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. November 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. April 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. April 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

28. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. Juli 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Juli 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 852952

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 .

Abonnieren