Explorer l'efficacité des modèles génératifs d'IA pour les patients diabétiques
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Le diabète se propage rapidement, affectant un nombre important d'adultes, avec un total stupéfiant de 537 millions de personnes diabétiques. Cette affection entraîne diverses complications pouvant entraîner une rétinopathie diabétique, des ulcères du pied, des problèmes cardiaques et des lésions rénales. Cependant, bon nombre de ces complications peuvent être atténuées en fournissant aux patients des informations précises sur leur alimentation, leur gestion du stress et leur contrôle du poids.
Les progrès récents des chatbots basés sur l'intelligence artificielle générative ont démontré leur efficacité en tant qu'assistants intelligents dans divers aspects de la vie humaine. Dans cette étude, nous visons à évaluer l'efficacité de ces modèles de langage pour aider les patients. Notre plan de recherche implique l'interaction entre les patients et les chatbots comme ChatGPT, avec et sans support humain, suivi d'évaluations de ces interactions par des spécialistes. De plus, nous recueillerons les commentaires des patients concernant leurs expériences et leurs perceptions des interactions avec le chatbot.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Ghulam Mustafa
- Numéro de téléphone: +923322340395
- E-mail: mustafabme@gmail.com
Lieux d'étude
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Sindh
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Karachi, Sindh, Pakistan
- Recrutement
- CDLE, PCSIR Lbas Complex
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Contact:
- Ghulam Mustafa
- E-mail: mustafabme@gmail.com
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Présent physiquement au Pakistan
- Adultes (18 ans ou plus)
- Patient diabétique
Critère d'exclusion:
- Adultes incapables de consentir
- Les personnes non encore majeures (nourrissons, enfants, adolescents)
- Les prisonniers
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Intervention
Les patients auront accès à Chatbot pour répondre à leurs questions concernant les complications du diabète.
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Tous les participants auront accès à AI-Chatbot et seront invités à se renseigner sur leurs problèmes de la vie quotidienne liés au diabète.
Il leur sera également demandé de revoir les réponses du Chatbot après leur interaction.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Convivialité du Chatbot pour patient diabétique
Délai: Une fois
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Pour évaluer la convivialité du chatbot, nous utiliserons le questionnaire d'utilisabilité de l'application mHealth (MAUQ) pour recueillir les commentaires des patients suite à leur interaction.
Notre étude utilisera le tableau 4 de ce questionnaire, composé de trois sections : facilité d'utilisation, interface, et satisfaction et utilité.
Plus précisément, nous concentrerons notre évaluation sur 10 des 18 questions présentées dans ce tableau.
Les questions sélectionnées sont S1, S2, S6, S7, S9, S11, S12, S13, S14 et S18.
Les patients fourniront leurs réponses sur une échelle de 1 à 5, où « 1 » signifie très mauvais et « 5 », très bon.
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Une fois
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Vitesse Internet
Délai: Une fois
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La vitesse de téléchargement minimale d'Internet sera mesurée pendant le chat.
Cela sera enregistré en méga bits par seconde.
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Une fois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Analyse de la réponse de chat générée par AI Chatbot
Délai: Une fois
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L'échelle de Likert sera utilisée pour évaluer la réponse au chat de Chatbot. Les paramètres suivants seront évalués par les spécialistes pour chaque réponse, à savoir clair, complet et correct. La clarté et l'exhaustivité seront évaluées sur une plage de 1 à 5, où 1 signifie une réponse de mauvaise qualité et 5 signifie une réponse de très bonne qualité. L'exactitude de chaque réponse sera ensuite analysée comme Sûre et la plus récente. Il sera évalué en termes binaires, c'est-à-dire Oui ou non. |
Une fois
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Collaborateurs et enquêteurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Ghulam Mustafa, Pakistan Council of Scientific and Industrial Research
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI Chatbot Evaluation
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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