Tekoälyn luomien kivun pisteytysvisuaalien vertailu visuaalisen analogisen asteikon (VAS) kanssa kivun arviointia varten
Tämä prospektiivinen tutkimus suoritetaan kirurgisilla osastoilla, joissa arvioidaan leikkauksen jälkeisiä potilaita. Aluksi potilaat arvioidaan VAS-menetelmällä. Myöhemmin heille näytetään viisi tekoälyn luomaa kuvaa, jotka kuvaavat erilaisia kiputasoja, ja he valitsevat kuvan, joka parhaiten edustaa heidän kipuaan. Seurantatutkimuksessa arvioidaan kunkin menetelmän tehokkuutta.
ChatGPT-4/DALL-E:llä luodaan kuvia, jotka vastaavat VAS-pisteitä 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 ja 9-10. Potilaat valitsevat kuvan, joka kuvaa parhaiten heidän kipuaan ja pyrkivät selvittämään, tarjoavatko tekoälyn tukemat visuaalit tarkemman vaihtoehdon VAS:lle kivun arvioinnissa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Tutkimuksen tavoite Tämän tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on verrata ja arvioida tekoälyn tuottamien kipuvisuaalien tehokkuutta potilaiden auttamiseksi ilmaisemaan kiputasoaan Visual Analog Scale (VAS) -asteikolla. Antamalla potilaille mahdollisuuden kuvata kipuaan tarkemmin tekoälyn tukemien visuaalien avulla, tutkimus pyrkii tehostamaan kivunhallintakäytäntöjä kliinisissä olosuhteissa.
Tutkimuksen merkitys Kivunhallinta on keskeinen osa terveydenhuoltoa, ja se vaikuttaa suoraan potilaan hyvinvointiin ja hoidon onnistumiseen. VAS on laajalti käytetty työkalu subjektiiviseen kivun arviointiin, mutta se voi olla haastavaa joillekin potilaille abstraktin luonteensa vuoksi. Tekoälyn luomat visuaalit tarjoavat potilaille mahdollisesti tarkemman ja ymmärrettävämmän tavan kertoa kipustaan, mikä saattaa johtaa tarkempiin ja yksilöllisempiin kivun arviointeihin ja hallintaan.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on mitata tekoälyn tuottamien kipuvisuaalien vaikutusta tarkempaan kivun arviointiin ja tutkia tämän tekniikan mahdollisia sovelluksia. Lisäksi tutkimuksessa pyritään ymmärtämään tämän lähestymistavan etuja ja rajoituksia verrattuna perinteisiin menetelmiin, kuten VAS:iin, ja siten tehostaa tekoälyn roolia kivunhallintakäytännöissä.
Odotetut hyödyt ja riskit
Odotetut edut:
Parannettu kivun ilmaisu: Tekoälyn luomat visuaalit voivat auttaa potilaita ilmaisemaan kipunsa selkeämmin, mikä johtaa parempaan kivunhallintaan kliinisissä olosuhteissa.
Henkilökohtaiset hoitomenetelmät: Parannettu kivun ilmaisu voi tarjota terveydenhuollon tarjoajille mahdollisuuksia luoda yksilöllisempiä hoitosuunnitelmia, joista on hyötyä erityisesti kroonisen kipupotilaille.
Tehostettu kliininen päätöksenteko: AI-visuaalien käyttö voi helpottaa objektiivisempia ja toistettavissa olevia kivun arviointeja, mikä parantaa yleisiä kivunhallintastrategioita.
Mahdolliset riskit:
Väärintulkintariski: Tekoälyn luomat visuaalit saattavat joissakin tapauksissa tulkita potilaan kipua väärin, varsinkin jos visuaaliset kuvat ovat harhaanjohtavia tai monimutkaisia.
Riippuvuus teknologiasta: Liiallinen tekoälytyökaluihin luottaminen saattaa jättää huomiotta ihmisen harkinnan merkityksen ja kivun arvioinnin subjektiivisen luonteen.
Tutkimuksen suunnittelu Tämä prospektiivinen tutkimus suoritetaan kirurgisilla osastoilla, ja siinä arvioidaan leikkauksen jälkeisiä potilaita. Aluksi potilaat arvioidaan tavanomaisella VAS-menetelmällä, jossa heidän kipunsa merkitään asteikolla 0-10. Myöhemmin potilaille näytetään viisi tekoälyn luomaa kuvaa, jotka kuvaavat erilaisia kiputasoja, ja heitä pyydetään valitsemaan kuva, joka kuvaa parhaiten heidän kipuaan. Seurantakyselyssä arvioidaan, mikä menetelmä potilaiden mielestä oli tehokkaampi ilmaista kipuaan.
VAS-pisteet:
Potilaat merkitsevät kiputasonsa riville, joka vaihtelee välillä 0 (ei kipua) 10:een (pahin kipu).
Tekoälyn luomat visuaalit:
ChatGPT-4/DALL-E:llä luodaan kuvia, jotka vastaavat VAS-pisteitä 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 ja 9-10. Nämä kuvat kuvaavat erityisesti kasvojen ilmeitä, jotka heijastavat vastaavia kiputasoja. Potilaat valitsevat kuvan, joka parhaiten kuvaa heidän kipuaan.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää, tarjoavatko tekoälyn tukemat visuaalit tarkemman ja käyttäjäystävällisemmän vaihtoehdon perinteiselle VAS-pisteytykselle kivun arvioinnissa.
VAS-pisteiden kuvaukset VAS-pisteet 1-2: Keski-ikäinen mies, jolla on merkkejä lievästä epämukavuudesta.
VAS-pisteet 3-4: Nuori naisurheilija jalkapallokentällä ilmaisemassa kohtalaista kipua.
VAS-pisteet 5-6: Mies keittiössä, jolla on kovaa kipua leikkauksesta.
VAS-pisteet 7-8: Nuori mies tuntee voimakasta olkapääkipua.
VAS-pisteet 9-10: Nuori nainen kokee voimakasta kipua.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
-
Istanbul, Turkki, 34303
- Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 18 vuotta vanha ja vanhempi
- Meni leikkaukseen mistä tahansa syystä
- Suostui osallistumaan tutkimukseen ja allekirjoitti tietoisen suostumuslomakkeen
Poissulkemiskriteerit:
- Alle 18-vuotiaat potilaat
- Potilaat, jotka eivät allekirjoittaneet tietoon perustuvaa suostumuslomaketta
- Potilaat, joilla on näkövamma
- Potilaat, joiden tajunnan taso ei riitä kyselyn suorittamiseen
- Potilaat, joilla on ollut psykiatrisia häiriöitä
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Visual Analog Scale Score
Visual Analog Scale (VAS) -kipupistemäärä on yksinkertainen ja tehokas menetelmä potilaiden kiputason mittaamiseen.
Tätä menetelmää edustaa tyypillisesti 0-10 viiva, jossa 0 ilmaisee, ettei kipua ole ja 10 tarkoittaa vakavinta kipua.
Potilaita pyydetään merkitsemään viivalle kohta, joka vastaa heidän kiputasoaan.
|
Kysymme potilailta heidän kipunsa ja yritämme arvioida heidän kipupisteitään.
Sitten kysymme heiltä, kumpi menetelmä sopii paremmin arviointiin.
|
|
Tekoälyn tekemät kuvat
ChatGPT/DALLEsta luotujen kuvien perusteella tehty kivun arviointi
|
Kysymme potilailta heidän kipunsa ja yritämme arvioida heidän kipupisteitään.
Sitten kysymme heiltä, kumpi menetelmä sopii paremmin arviointiin.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Kivun arviointi
Aikaikkuna: 10 minuuttia
|
Tämän tutkimuksen ensisijainen tulos on verrata tekoälyn luoman kivunarviointivisuaalien tehokkuutta perinteiseen Visual Analog Scale (VAS) -asteikkoon potilaiden kiputasojen tarkassa arvioinnissa ja ilmaisemisessa.
Tätä mitataan potilaiden ilmoittaman molempien menetelmien helppouden, selkeyden ja hyödyllisyyden perusteella sekä potilaan mieltymyksen kumpaankin menetelmään kivun arvioinnissa.
|
10 minuuttia
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- AI Images
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .