Développement et validation d'un système d'assistance à la myopie basé sur un grand modèle de langage
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
La myopie est un problème de santé mondial en croissance rapide qui touche particulièrement les enfants et les adolescents. La progression de la myopie peut entraîner des complications graves telles que la dégénérescence maculaire myope, ayant un impact significatif sur l'acuité visuelle et la qualité de vie. Avec la prévalence croissante de la myopie, il existe un besoin urgent d’outils avancés pouvant faciliter les stratégies de soins de santé personnalisées. Les solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA), telles que les grands modèles de langage, offrent des outils robustes pour les soins de santé ophtalmiques. Néanmoins, leur efficacité et leur sécurité dans des environnements cliniques réels n’ont pas été pleinement explorées.
Dans cette étude, les enquêteurs visent à valider un système d'assistance à la myopie basé sur un grand modèle linguistique (LLM) centré sur le patient avec les objectifs clés suivants : 1) évaluer la capacité des modèles LLM à générer des rapports de haut niveau et à aider à l'auto-évaluation de myopie pour les patients en soins primaires ; 2) évaluer sa performance en répondant à des questions fondées sur des données probantes et orientées vers la médecine et en améliorant la satisfaction globale au sein des cliniques pour patients myopes. Les résultats de cette étude fourniront des informations précieuses pour l’application du modèle GPT dans le domaine de la santé, contribuant ainsi de manière significative à l’amélioration de l’accessibilité et de la qualité des services médicaux.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Hong Kong
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Hong Kong, Hong Kong, Chine, 000
- The Hong Kong Polytechnic University
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'intégration :
- Participants ambulatoires âgés de 6 à 75 ans.
- Les participants qui subissent des examens ophtalmologiques à des fins médicales.
- Participants capables de produire des images ophtalmiques claires dans les deux yeux.
- Aucune expérience préalable en recherche impliquant la médecine numérique
- Accepter de participer à cette étude avec un consentement éclairé écrit
Critères d'exclusion :
- Participants réticents à participer à cette étude
- Participants incapables de comprendre l’étude.
- Les participants ayant récemment subi une chirurgie oculaire ou ceux souffrant de maladies oculaires graves pouvant affecter l'interprétation des résultats d'imagerie liés à l'évaluation de la myopie (par exemple, hémorragie vitréenne sévère, cataractes, leucome cornéen, etc.) seront exclus de l'étude.
- Participants présentant des images ophtalmiques de mauvaise qualité, notamment floues, artefacts, sous-exposition ou surexposition.
- Autres raisons inappropriées déterminées par les évaluateurs.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Autre
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Système d'assistance centré sur le patient
Les participants se sont engagés dans la procédure de visite en clinique externe avec un système d'assistance centré sur le patient basé sur le modèle en grand langage (LLM) pendant 10 minutes.
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Les participants participeront à une consultation médicale de 10 minutes à l'aide de l'interface du modèle LLM intégrée dans une tablette avant leur consultation régulière en face-à-face avec les médecins.
Au cours des essais, les participants pourraient engager des conversations libres couvrant des aspects tels que les facteurs de risque, les symptômes, le diagnostic, les examens, le traitement, les conseils et la prudence, etc. Les participants ayant terminé l'examen d'imagerie ophtalmique seront invités à saisir les résultats dans le modèle d'assistant pour générer rapports structurés.
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Aucune intervention: Groupe témoin
Les participants se sont engagés dans la procédure de visite en clinique externe sans le soutien d'un système d'assistance centré sur le patient basé sur un modèle en grand langage (LLM) ou toute autre assistance d'intelligence artificielle similaire pendant 10 minutes.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Niveau de satisfaction
Délai: Immédiatement après la procédure de visite à la clinique externe
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Le niveau de satisfaction des participants à l'égard de l'expérience clinique avec ou sans l'utilisation d'un système d'assistance centré sur le patient basé sur un grand modèle de langage (LLM) a été évalué.
Le score de satisfaction total a été rapporté à l'aide du questionnaire (Patient User Satisfaction Scale), qui évaluait la satisfaction des participants à l'égard de l'expérience clinique et l'efficacité de la résolution de leurs propres problèmes.
Le questionnaire a été mesuré sur une échelle de Likert à 5 points, où 1 représente un désaccord total ; et 5 représente tout à fait d’accord ; avec des scores plus élevés indiquant une plus grande satisfaction.
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Immédiatement après la procédure de visite à la clinique externe
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Si les participants adoptent les conseils de gestion de la myopie du médecin
Délai: Immédiatement après la procédure de visite à la clinique externe
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Il s'agit d'un résultat binaire qui évalue si les participants suivent les recommandations du médecin pour la gestion de la myopie.
Il se concentre sur la question de savoir si les participants mettent en œuvre les traitements prescrits ou les interventions fournies pour contrôler ou gérer leur myopie.
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Immédiatement après la procédure de visite à la clinique externe
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Mingguang He, M.D, Ph.D, The Hong Kong Polytechnic University
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
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
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- HSEARS20240229009
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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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
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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