A mesterséges intelligencia által generált fájdalompontozási kép összehasonlítása vizuális analóg skálával (VAS) a fájdalom értékeléséhez
Ezt a prospektív vizsgálatot sebészeti osztályokon végzik, a posztoperatív betegek értékelésével. Kezdetben a betegeket a VAS módszerrel értékelik. Ezt követően öt, mesterséges intelligencia által generált kép jelenik meg nekik, amelyek különböző fájdalomszinteket ábrázolnak, és kiválasztják azt a képet, amely a legjobban tükrözi a fájdalmukat. Egy utólagos felmérés értékeli az egyes módszerek hatékonyságát.
A ChatGPT-4/DALL-E használatával az 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 és 9-10 VAS-pontszámoknak megfelelő képek jönnek létre. A betegek kiválasztják azt a képet, amely a legjobban leírja a fájdalmukat, hogy megállapítsák, hogy az AI által támogatott vizuális eszközök pontosabb alternatívát kínálnak-e a fájdalomértékeléshez a VAS-hoz képest.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
A vizsgálat célja A tanulmány elsődleges célja az AI által generált fájdalomvizuális eszközök hatékonyságának összehasonlítása és értékelése abban, hogy segítsenek a betegeknek a vizuális analóg skálával (VAS) kifejezni fájdalomszintjüket. Azáltal, hogy lehetővé teszi a betegek számára, hogy pontosabban ábrázolják fájdalmukat a mesterséges intelligencia által támogatott vizuális eszközökön keresztül, a tanulmány célja, hogy javítsa a fájdalomkezelési gyakorlatot a klinikai környezetben.
A vizsgálat jelentősége A fájdalomkezelés az egészségügyi ellátás kritikus összetevője, amely közvetlenül befolyásolja a betegek jólétét és a kezelés sikerét. A VAS a szubjektív fájdalomértékelés széles körben használt eszköze, de elvont természete miatt néhány beteg számára kihívást jelenthet. A mesterséges intelligencia által generált látványelemek potenciálisan pontosabb és érthetőbb módot kínálnak a páciensek fájdalmaik közlésére, ami pontosabb és személyre szabottabb fájdalomértékelést és kezelést eredményezhet.
Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy mérje a mesterséges intelligencia által generált fájdalomvizuálok hozzájárulását a pontosabb fájdalomértékeléshez, és feltárja e technológia lehetséges alkalmazásait. Ezenkívül a tanulmány igyekszik megérteni ennek a megközelítésnek az előnyeit és korlátait a hagyományos módszerekhez, például a VAS-hoz képest, ezáltal fokozva az AI szerepét a fájdalomkezelési gyakorlatokban.
Várható előnyök és kockázatok
Várható előnyök:
Továbbfejlesztett fájdalomkifejezés: A mesterséges intelligencia által generált látványelemek segíthetnek a betegeknek pontosabban kifejezni fájdalmukat, ami jobb fájdalomkezelést eredményez a klinikai körülmények között.
Személyre szabott kezelési megközelítések: A fokozott fájdalomkifejezés lehetőséget nyújt az egészségügyi szolgáltatóknak személyre szabottabb kezelési tervek kidolgozására, különösen a krónikus fájdalomban szenvedő betegek számára.
Továbbfejlesztett klinikai döntéshozatal: Az AI-vizuálok használata objektívebb és reprodukálhatóbb fájdalomértékelést tesz lehetővé, javítva az általános fájdalomkezelési stratégiákat.
Lehetséges kockázatok:
Félreértelmezés kockázata: A mesterséges intelligencia által generált látványelemek bizonyos esetekben félreértelmezhetik a beteg fájdalmát, különösen akkor, ha a látvány félrevezető vagy összetett.
Technológiától való függés: Az AI-eszközökre való túlzott bizalom figyelmen kívül hagyhatja az emberi ítélőképesség fontosságát és a fájdalomértékelés szubjektív természetét.
A vizsgálat felépítése Ezt a prospektív vizsgálatot sebészeti osztályokon végzik, a posztoperatív betegek értékelésével. Kezdetben a betegeket a hagyományos VAS módszerrel értékelik, amely magában foglalja a fájdalom 0-10 skálán történő megjelölését. Ezt követően a betegeknek öt mesterséges intelligencia által generált képet mutatnak meg, amelyek különböző fájdalomszinteket ábrázolnak, és felkérik őket, hogy válasszák ki azt a képet, amely a legjobban tükrözi fájdalmukat. Egy utólagos felmérés felméri, hogy a betegek melyik módszert találták hatékonyabbnak a fájdalom kifejezésére.
VAS pontozás:
A betegek fájdalomszintjüket 0 (nincs fájdalom) és 10 (legrosszabb fájdalom) közötti vonalon jelzik.
AI által generált látványelemek:
A ChatGPT-4/DALL-E használatával az 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 és 9-10 VAS-pontszámoknak megfelelő képek jönnek létre. Ezek a képek kifejezetten az arckifejezéseket ábrázolják, amelyek tükrözik a megfelelő fájdalomszintet. A betegek kiválasztják azt a képet, amely a legjobban leírja fájdalmukat.
A tanulmány célja annak meghatározása, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott vizuális eszközök pontosabb és felhasználóbarátabb alternatívát kínálnak-e a hagyományos VAS-pontozáshoz képest a fájdalom értékeléséhez.
VAS-pontszámok leírása VAS-pontszám 1-2: Középkorú férfi, aki enyhe kényelmetlenség jeleit mutatja.
VAS-pontszám 3-4: Fiatal női sportoló a futballpályán mérsékelt fájdalommal.
VAS-pontszám 5-6: Egy férfi konyhai környezetben, aki súlyos fájdalmat érez egy vágás miatt.
VAS-pontszám 7-8: Egy fiatal férfi súlyos vállfájdalmat érez.
VAS-pontszám 9-10: Egy fiatal nő heves fájdalmat tapasztal.
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
-
Istanbul, Pulyka, 34303
- Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevételi kritériumok:
- 18 éves és idősebb
- Bármilyen okból műtéten esett át
- Hozzájárult a vizsgálatban való részvételhez, és aláírta a beleegyező nyilatkozatot
Kizárási kritériumok:
- 18 év alatti betegek
- Azok a betegek, akik nem írták alá a beleegyező nyilatkozatot
- Látássérült betegek
- Azok a betegek, akiknek tudati szintje nem elegendő a felmérés kitöltéséhez
- Olyan betegek, akiknek a kórtörténetében pszichiátriai rendellenesség szerepel
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Vizuális analóg skála pontszám
A Visual Analog Scale (VAS) fájdalompontszám egy egyszerű és hatékony módszer a betegek fájdalomszintjének mérésére.
Ezt a módszert általában egy 0 és 10 közötti vonal jelöli, ahol a 0 a fájdalom hiányát, a 10 pedig a legsúlyosabb fájdalmat jelzi.
A betegeket arra kérik, hogy jelöljenek meg egy pontot a vonalon, amely megfelel a fájdalom szintjének.
|
Meg fogjuk kérdezni a betegeket a fájdalmaikról, és megpróbáljuk felmérni a fájdalom pontszámát.
Ezután megkérdezzük őket, hogy melyik módszer alkalmasabb az értékelésre.
|
|
A képeket mesterséges intelligencia készítette
Fájdalomértékelés a ChatGPT/DALLE-ből készült képek alapján
|
Meg fogjuk kérdezni a betegeket a fájdalmaikról, és megpróbáljuk felmérni a fájdalom pontszámát.
Ezután megkérdezzük őket, hogy melyik módszer alkalmasabb az értékelésre.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Fájdalom értékelése
Időkeret: 10 perc
|
Ennek a kutatásnak az elsődleges eredménye az AI által generált fájdalomértékelési vizuálok hatékonyságának összehasonlítása a hagyományos Visual Analog Scale (VAS) skálával a betegek fájdalomszintjének pontos értékelésében és kifejezésében.
Ezt a betegek által elmondott, mindkét módszer könnyű használhatóságán, egyértelműségén és hasznosságán, valamint a fájdalomértékelés során a betegek által preferált módszeren keresztül mérik.
|
10 perc
|
Együttműködők és nyomozók
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- AI Images
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
IPD terv leírása
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .