Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

AI apuväline viikoittaiseen oireiden saantiin sädehoidossa

tiistai 8. lokakuuta 2024 päivittänyt: jaide

Tekoälyn tehostetun oireyhteenvedon arviointi viikoittaisissa sädehoitokonsultaatioissa: vertaileva tutkimus

Tutkimuksessa tutkitaan tekoälyn (AI) ja suurten kielimallien (LLM) käyttöä viikoittaisten hoitokonsultaatioiden (OTV) tehokkuuden ja tarkkuuden parantamiseksi sädehoidossa. Se olettaa, että tekoälyä tukeva oireyhteenvetotyökalu vastaa perinteisten lääketieteellisten arviointimenetelmien tarkkuudella ja säästää aikaa. Tutkimuksessa on mukana lantion sädehoitoa saavia potilaita, eikä potilaat, joille on tehty lantion uudelleensäteilytys tai jotka on tehty leikkausta. Potilaat saavat sekä tavallisia että tekoälyavusteisia viikoittaisia ​​konsultaatioita, joissa tekoälyyhteenvedot luodaan OpenAI GPT-4 API:lla. Sokeat onkologit vertaavat tekoälyn ja lääkärin luomien yhteenvetojen tarkkuutta ja laatua, kun taas potilaat ja lääkärit arvioivat näitä yhteenvetoja. Ensisijaisena tavoitteena on arvioida tekoälyavusteisten oireyhteenvetojen tarkkuutta ja aikatehokkuutta perinteisiin menetelmiin verrattuna.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Yksityiskohtainen kuvaus

Tämä kliininen tutkimus on vertaileva tutkimus, jonka tarkoituksena on arvioida tekoälyä tukevan oireyhteenvetotyökalun tarkkuutta ja aikatehokkuutta verrattuna perinteisiin lääketieteellisiin tarkastelumenetelmiin potilailla, jotka saavat sädehoitoa lantion alueella.

Hypoteesi:

Tekoälyä tukevan oireyhteenvetotyökalun oletetaan olevan yhtä tarkkoja kuin perinteiset lääketieteelliset arviointimenetelmät ja säästävän aikaa prosessissa.

Ensisijainen tulos:

Dokumentaation tarkkuus: Dokumentaation laatu arvioidaan Physician Documentation Quality Instrument-9:llä (PDQI-9), validoidulla kyselylomakkeella, joka arvioi yhdeksää dokumentaation laadun avaintekijää: täydellisyys, oikeellisuus, johdonmukaisuus, ymmärrettävyys, relevanssi, organisointi, tiiviys, muotoilu ja kokonaisvaikutelma. Sokeat erikoislääkärit käyttävät PDQI-9:ää arvioidakseen sekä tekoälyn luomia että perinteisiä yhteenvetoja ja antavat pisteet 1-10.

Toissijaiset tulokset:

Aikatehokkuus: Tekoälypohjaisten ja perinteisten konsultaatioiden suorittamiseen tarvittava aika tallennetaan ja niitä verrataan.

Lääkärin tyytyväisyys: Tutkimukseen osallistuville lääkäreille lähetetään räätälöity tyytyväisyyskysely. Tämä kyselylomake sisältää Likert-asteikon kysymyksiä arvioimaan erilaisia ​​tyytyväisyyden näkökohtia, mukaan lukien käytön helppous, ajankäyttö, tarkkuushavainto ja yleinen tyytyväisyys.

Potilastyytyväisyys: Tutkimukseen osallistuville potilaille lähetetään räätälöity tyytyväisyyskysely. Tämä kyselylomake sisältää Likert-asteikon kysymyksiä, joilla arvioidaan erilaisia ​​tyytyväisyyden näkökohtia, mukaan lukien selkeys ja ymmärrys, havaittu tarkkuus, sitoutuminen ja vuorovaikutus sekä yleinen tyytyväisyys.

Metodologia:

Potilasvalinta: Potilaat, jotka täyttävät osallistumiskriteerit, valitaan osallistumaan. Poissulkemiskriteereitä sovelletaan lantion uudelleensäteilytystapausten tai aiempien lantion alueen leikkausten eliminoimiseksi.

Neuvotteluprosessi: Potilaat käyvät tavallisen viikoittaisen lääkärin kuulemisen. Samalla viikolla jokaisella potilaalla on myös erillinen konsultaatio eri lääkärin kanssa. Tämän toisen konsultaation aikana oirekysely täytetään lääkärin valvonnassa. Tästä kyselystä saatu yhteenveto luodaan OpenAI GPT-4 API:lla.

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

200

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

  • Nimi: Rachele Grazziotin, MD
  • Puhelinnumero: (21)3207-4550
  • Sähköposti: cep@inca.gov.br

Opiskelupaikat

      • Rio De Janeiro, Brasilia
        • Rekrytointi
        • Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva - INCA
        • Ottaa yhteyttä:
          • Rachele Rachele Grazziotin, MD

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

Kaikki potilaat, jotka saavat sädehoitoa lantion alueella.

Poissulkemiskriteerit:

Lantion uudelleensäteilytys- tai leikkaustapaukset.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Muut
  • Jako: Ei satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Active Comparator: Normaali viikoittainen oirearviointi lääkärien toimesta
Normaali viikoittainen oireiden saanti lääkärin toimesta
Kokeellinen: AI-avusteinen oireiden saanti
Gen AI-avusteinen oireyhteenveto

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
The Physician Documentation Quality Instrument-9 (PDQI-9)
Aikaikkuna: 2 kuukautta
Asiakirjan laadun arvioimiseen käytetään Physician Documentation Quality Instrument-9 (PDQI-9) -laitetta. PDQI-9 on validoitu kyselylomake, joka arvioi yhdeksää dokumentaation laadun avaintekijää: täydellisyyttä, oikeellisuutta, johdonmukaisuutta, ymmärrettävyyttä, relevanssia, organisointia, tiiviyttä, muotoilua ja kokonaisvaikutelmaa.
2 kuukautta

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Ajan seuranta
Aikaikkuna: 2 kuukautta
Kunkin potilaan kanssa ja dokumentointiin käytetty kokonaisaika kirjataan sekä vakio- että tekoälyllä varustetuissa konsultaatioissa.
2 kuukautta
Tarkkuus
Aikaikkuna: 2 kuukautta
Sokettujen onkologien ryhmä vertailee molemmilla menetelmillä luotuja yhteenvetoja. Tarkkuusluokitukset annetaan täytetyistä kyselylomakkeista saatujen taulukkotietojen perusteella. Potilaille näytetään sekä tekoälyn luoma yhteenveto että lääkärin yhteenveto, ja heitä pyydetään arvioimaan tarkkuus asteikolla 1-10.
2 kuukautta
Lääkärin tyytyväisyys
Aikaikkuna: 2 kuukautta

Lääkärin tyytyväisyysarviointi:

Lääkäreiden tyytyväisyys tekoälyä tukevaan oireyhteenvetotyökaluun arvioidaan verrattuna perinteisiin dokumentointimenetelmiin.

Mittaustyökalu:

Tutkimukseen osallistuville lääkäreille lähetetään räätälöity tyytyväisyyskysely. Tämä kysely sisältää Likert-asteikon kysymyksiä arvioimaan erilaisia ​​tyytyväisyyden näkökohtia, mukaan lukien:

Helppokäyttöisyys: Lääkärit arvioivat, kuinka helposti he pitävät tekoälyä tukevaa työkalua käyttää perinteisiin menetelmiin verrattuna.

Aikatehokkuus: Lääkärit arvioivat, säästääkö tekoälytyökalu aikaa potilaiden konsultaatioiden ja dokumentoinnin aikana.

Yleinen tyytyväisyys: Yleistyytyväisyyspisteet annetaan, mikä kuvastaa lääkärin yleistä kokemusta tekoälytyökalusta.

2 kuukautta
Potilastyytyväisyys
Aikaikkuna: 2 kuukautta

Potilastyytyväisyyden arviointi:

Potilaiden tyytyväisyys tekoälyä tukevaan oireyhteenvetotyökaluun verrattuna perinteisiin dokumentointimenetelmiin arvioidaan tämän tutkimuksen toissijaisena tuloksena.

Mittaustyökalu:

Tutkimukseen osallistuville potilaille lähetetään räätälöity tyytyväisyyskysely. Tämä kysely sisältää Likert-asteikon kysymyksiä arvioimaan erilaisia ​​tyytyväisyyden näkökohtia, mukaan lukien:

Selkeys ja ymmärrys: Potilaat arvioivat, kuinka selkeinä ja ymmärrettävinä he pitävät tekoälyn luomia yhteenvetoja perinteiseen dokumentaatioon verrattuna.

Sitoutuminen ja vuorovaikutus: Potilaat arvioivat osallistumis- ja vuorovaikutuskokemustaan ​​konsultaatioiden aikana käyttämällä tekoälytyökalua perinteisiin menetelmiin verrattuna.

Tyytyväisyys: Toimitetaan yleinen tyytyväisyyspiste, joka kuvastaa potilaan yleistä kokemusta tekoälytyökalusta.

2 kuukautta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Yhteistyökumppanit

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Maanantai 22. heinäkuuta 2024

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Perjantai 1. marraskuuta 2024

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Sunnuntai 15. joulukuuta 2024

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 18. heinäkuuta 2024

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Keskiviikko 24. heinäkuuta 2024

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Maanantai 29. heinäkuuta 2024

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Torstai 10. lokakuuta 2024

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 8. lokakuuta 2024

Viimeksi vahvistettu

Tiistai 1. lokakuuta 2024

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • BR-001

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Tilaa