Evaluación de resúmenes de lenguaje sencillo generados por IA sobre la comprensión del paciente de las notas de oftalmología entre pacientes de habla inglesa

Este estudio emplea un ensayo controlado aleatorio de dos brazos para evaluar si la inteligencia artificial (IA) resúmenes de lenguaje sencillo (PLSS) generados por el paciente puede mejorar las notas de oftalmología del paciente. Los participantes elegibles son reclutados durante sus visitas de rutina en el Jules Stein Eye Institute, y una vez examinados utilizando criterios clínicos estandarizados, se asignan aleatoriamente para recibir la nota de oftalmología estándar (SON) o el hijo suplementado con un PLS generado por IA. El proceso de aleatorización utiliza una secuencia generada por computadora con asignación oculta para garantizar una asignación de grupo imparcial.

El sistema AI utilizado en este estudio se implementa localmente en una intranet UCLA segura. Aprovecha un modelo de lenguaje grande (LLM) que ha sido personalizado y validado para generar explicaciones de lenguaje sencillo de información ophalmológica compleja. Todo el procesamiento ocurre en dispositivos encriptados y aprobados por UCLA, y no se transmiten datos externamente. Antes de que se proporcione el PLS a los participantes, cada resumen es revisado por un oftalmólogo para verificar la precisión y garantizar que los detalles clínicos esenciales se comuniquen correcta y claramente.

La recopilación de datos se realiza utilizando instrumentos de encuesta. La encuesta incluye una serie de elementos de escala Likert de 5 puntos, preguntas abiertas y secciones de respuesta estructurada diseñadas para evaluar la comprensión del diagnóstico, los planes de tratamiento e instrucciones de seguimiento. Los participantes completan la encuesta inmediatamente después de su visita a la clínica, y un personal de investigación capacitado realiza una entrevista telefónica de seguimiento aproximadamente siete días después para capturar comentarios adicionales sobre la claridad y la retención de la información proporcionada. El estudio no emplea grabación de audio o video; Todas las respuestas son registradas directamente por el personal de investigación o ingresadas electrónicamente en una base de datos segura.

Los análisis estadísticos se realizarán utilizando paquetes de software estándar para comparar los resultados entre los grupos de intervención y control. Los análisis primarios incluyen pruebas t independientes o pruebas U de Mann-Whitney para variables continuas, pruebas de chi-cuadrado para variables categóricas y modelos de regresión multivariable para ajustarse a variables de confusión como la edad, el nivel de educación y la alfabetización de salud basal. El tamaño de la muestra se calculó para detectar diferencias clínicamente significativas en los puntajes de comprensión, con análisis de energía que indican la necesidad de entre 460 y 2030 participantes dependiendo del tamaño del efecto.

La seguridad de los datos se mantiene a través de medidas rigurosas. Los datos electrónicos se almacenan en computadoras portátiles encriptadas y seguras de UCLA y en un repositorio de caja segura. Todo el manejo de datos sigue a las políticas de UCLA y las pautas de IRB para la retención y destrucción de datos, con información identificable destruida utilizando métodos seguros una vez que ya no se requiere.

Los procedimientos de control de calidad incluyen auditorías periódicas de la entrada de datos, reuniones de revisión regulares con personal de estudio y verificación cruzada de respuestas de encuestas contra registros clínicos cuando corresponda. Existen un proceso de monitoreo independiente para garantizar el cumplimiento del protocolo de estudio y para abordar cualquier desviación de inmediato.

En general, este estudio está diseñado para proporcionar evidencia robusta sobre la viabilidad y la efectividad de los PLS generados por IA para mejorar la comprensión del paciente de la información médica compleja. Al integrar salvaguardas técnicas, métodos estadísticos rigurosos y un proceso de recopilación de datos simplificado, la investigación tiene como objetivo ofrecer información que pueda conducir a estrategias de comunicación del paciente y una prestación de atención médica más efectiva en múltiples especialidades.