Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Az AI Chatbot és a telefonos forródrót hatékonyságának összehasonlítása (AI chatbot)

2024. szeptember 30. frissítette: Dr. Patrick Ip, The University of Hong Kong

Egy mesterséges intelligencia chatbot és egy telefonos forródrót hatékonyságának összehasonlítása a COVID-19-hez kapcsolódó problémák megválaszolásához

A COVID-19 világjárvány jelentősen befolyásolta a hongkongi emberek jólétét, ami társadalmi távolságtartási politikákhoz és változásokhoz vezetett az egészségügyi szolgáltatások igénybevételében. Az iskolabezárások és a távmunka növeli a szülők és a gyermekek stresszét. A sérülékeny lakosságot, például az alacsony jövedelmű családokat és a speciális igényű gyermekeket nagyobb a bántalmazás és a mentális egészségügyi problémák kockázata. A szülői kiégés aggodalomra ad okot, mivel a szülők a munkával, a gyermekgondozással és az oktatással kapcsolatos feladatokat zsonglőrködnek. Kutatásra van szükség a COVID-19 családokra gyakorolt ​​testi és lelki egészségre gyakorolt ​​hatásairól, valamint a mesterséges intelligencia lehetséges szerepéről e kihívások kezelésében. A mesterséges intelligencia, különösen a chatbotok hozzáférhető egészségügyi információkat és támogatást nyújthatnak, elősegítve a korai diagnózist és kezelést. Az AI chatbotok időszerű válaszokat, pontos információkat és folyamatos rendelkezésre állást kínálnak, így értékes eszközök a távoli egészségügyi segítségnyújtáshoz. Noha az AI chatbotok nem korlátlanok, további kutatások segíthetik őket hatékonyabban integrálni az egészségügyi szolgáltatásokba.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Befejezve

Részletes leírás

A COVID-19 világjárvány a 2019 decemberi járvány óta példátlan hatással volt a hongkongi emberek jólétére. A kormány társadalmi távolságtartási politikákat fogadott el a fertőzés kockázatának minimalizálása érdekében. Ezek közé tartozik, de nem kizárólag; iskolabezárás, távmunka és a csoportos összejövetelek tilalma. Ezek a fertőzésellenes intézkedések az egészségügyi szolgáltatások igénybevételének és a segítségkérő tevékenységeknek a megváltozásához vezettek. A tanulmányok azt is kimutatták, hogy a szocializáció hiánya magasabb stresszszinthez vezet mind a szülők, mind a gyermekek számára.

Az iskolabezárás és a távmunkával kapcsolatos intézkedések folytatódnak, mind a gyerekek, mind a szülők nagy nyomás alatt állnak. Az UNESCO (2020) jelentése szerint 2020 április közepén 200 országban több mint 1,58 milliárd gyermeket és fiatalt érintett az iskolabezárás. Bár a COVID-19 hosszú távú hatása a gyermekek és a szülők mentális egészségére nem ismert, a gyermekbántalmazás, az elhanyagolás és a kizsákmányolás esetei megszaporodtak az ilyen példátlan időkben. Az alacsony jövedelmű családok vagy a sajátos nevelési igényű (SEN) gyermeket nevelő családok hajlamosak a rossz bánásmódra és/vagy a mentális egészségügyi krízisekre. Az otthonról dolgozó szülőknek kihívásokkal kell szembenézniük, hogy három szerepet töltsenek be: munka, gyermekgondozás és otthoni gondozás. Ami még rosszabb, a gyerekek tanulási érdeklődésének és motivációjának hiánya plusz terhet ró a szülőkre, amikor átveszik a tanári szerepet. A szülők hajlamosak átélni a szülői kiégést, amelyet szellemi és fizikai kimerültség jellemez, kilátástalanság érzésével. Ezért egyértelmű, hogy komoly társadalmi igények vannak a COVID-19 fizikai és mentális egészséggel kapcsolatos kutatásaira. Elengedhetetlen a COVID-19 okozta lehetséges szülő-gyerek kapcsolat, szülői stressz és családi működési problémák megelőzése és enyhítése.

Következésképpen a lehetséges és meglévő egészségügyi problémák (fizikai és lelki) könnyebben elérhető és hatékonyabb kezelési módjainak feltárását prioritásként kell kezelni. A mesterséges intelligencia (AI) az egészségügyi szolgáltatásokban csökkentheti az egészségügyi dolgozók munkaterhét azáltal, hogy az MI rendszeren keresztül válaszol a gyakran ismételt kérdésekre, mindezt az alany otthonából. Figyelembe véve a COVID-19 potenciálisan káros hatását mind a gyermekekre, mind a szülőkre, fontos pótolni azt a kutatási hiányt, hogy a mesterséges intelligencia miként szolgálhat a segítségkérés platformjaként, különösen a társadalmi távolságtartás idején.

Az elmúlt évtizedben az AI széles körben elterjedt az egészségügyi szolgáltatásokban. A chatbotok használata különösen fokozta a lakosság egészségügyi szolgáltatásokba való bevonását, mindezt az alany otthonából. A mesterséges intelligencia chatbotjai természetes nyelvi feldolgozást (NLP) alkalmaztak, hogy megkönnyítsék a felhasználókkal való interakciót a beszélgetések során, így a megfelelő orvosi tanácsokat hozzáférhetővé tették a nyilvánosság számára. Az MI intelligens algoritmusai lehetővé teszik a betegségek korai diagnosztizálását, és kezelési technikákat kínálnak azok számára, akiknél egyébként túl későn diagnosztizálták volna. Például az Egyesült Államok Betegségellenőrzési és Megelőzési Központja (CDC) elindított egy Clara nevű chatbotot, hogy segítse a felhasználókat a koronavírus lehetséges tüneteivel kapcsolatos információkhoz való hozzáférésben, és segítse őket abban, hogy döntéseket hozzanak az orvosi ellátás szükségességéről. Ez különösen hasznos, mivel azonosítja az orvosi ellátásra szoruló magas kockázatú csoportokat a betegek tüneteik szerinti osztályozással, ezáltal csökkentve a kisebb esetek kórházi látogatásait. Támogatást nyújt a magas kockázatú csoportok családtagjainak abban is, hogy milyen intézkedéseket lehet tenni a fertőzések megelőzése érdekében, és hogyan lehet enyhíteni a családon belüli betegek ellátására irányuló nyomást.

Az AI chatbotok figyelmet érdemelnek a felhasználók kérdéseire adott gyors válaszukban, mivel éjjel-nappal szolgáltatást nyújtanak. Ráadásul az AI által adott válaszok pontosabbnak tekinthetők, mint a keresőmotoroké, az adatbányászati ​​módszerek jártasságától függően. Ezek a jellemzők jelentősek, mivel a felhasználók pszicho-orvosi tanácsot kérhetnek a szociális távolságtartás gyakorlása közben, anélkül, hogy személyesen kellene találkozniuk a klinikusokkal.

Az AI chatbotok önsegítő eszközként szolgálhatnak a mentális és fizikai állapotok kezelésében egyaránt, de messze van a tökéletességtől. A remény az, hogy ez a tanulmány hozzájárulhat ahhoz, hogy az AI chatbotok az egészségügyi szolgáltatások szerves részévé váljanak.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Tényleges)

48

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

      • Hong Kong, Hong Kong, 0000
        • Department of Paediatrics and Adolescent Medicine, The University of Hong Kong

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Gyermek
  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Nincs konkrét populáció

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Azok az alanyok, akik hozzájárulnak a vizsgálatban való részvételhez.

Kizárási kritériumok:

  • Azok az alanyok, akik nem adják hozzájárulásukat a vizsgálatban való részvételhez.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Ellenőrző csoport
A résztvevőknek a rendszerünkhöz való első hozzáférésükkor bele kell adniuk a véletlenszerű besorolást. A felhasználók a kérdésbank által érintett kérdéseket, illetve a kérdésben nem érintett konkrét kérdéseket telefonos forródróton keresztül tehetnek fel.
A résztvevőknek a rendszerünkhöz való első hozzáférésükkor bele kell adniuk a véletlenszerű besorolást. A felhasználók a kérdésbank által érintett kérdéseket, illetve a kérdésben nem érintett konkrét kérdéseket telefonos forródróton keresztül tehetnek fel.
Beavatkozó Csoport
A résztvevőknek hozzájárulásukat kell adniuk a véletlenszerű besoroláshoz, amikor először hozzáférnek rendszerünkhöz. A felhasználók a kérdésbank által lefedett kérdéseket, valamint a bank által nem lefedett konkrét kérdéseket tehetik fel az AI chatboxon keresztül.
A résztvevőknek hozzájárulásukat kell adniuk a véletlenszerű besoroláshoz, amikor először hozzáférnek rendszerünkhöz. A felhasználók a kérdésbank által lefedett kérdéseket, valamint a bank által nem lefedett konkrét kérdéseket tehetik fel az AI chatboxon keresztül. A cél az, hogy megértsük a jelentős különbséget az AI chatbotok és a telefonos forródrótok használata között a szülők segítésére, valamint az AI chatbotok hatékonyságát a telefonos forródrótokhoz képest.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Általános szorongásos zavar (GAD - 7)
Időkeret: 1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül
A Generalized Anxiety Disorder 7 item (GAD-7) kérdőív egy önbevallásos szűrőeszköz, amelyet a generalizált szorongásos zavar tüneteinek súlyosságának felmérésére használnak felnőtteknél. Hét kérdésből áll, amelyek a generalizált szorongásos zavarral kapcsolatos különféle tünetekre vonatkoznak, mint például az idegesség, a szorongás vagy az idegesség. Általános szorongásos zavar (GAD - 7)
1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül
Beteg-egészségügyi kérdőív-9
Időkeret: 1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül
A Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) egy önkitöltős kérdőív, amelyet a betegek depressziójának kiszűrésére és súlyosságának felmérésére használnak. Kilenc kérdésből áll, amelyek a súlyos depressziós rendellenesség diagnosztizálására vonatkozó kritériumokon alapulnak a Mentális zavarok diagnosztikai és statisztikai kézikönyvében (DSM-5). A betegeket arra kérik, hogy értékeljék, milyen gyakran tapasztalták a depresszió bizonyos tüneteit az elmúlt két hétben, a válaszlehetőségek az "egyáltalán nem"-től a "majdnem minden nap"-ig terjednek. A PHQ-9 összpontszáma segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak meghatározni a depresszió jelenlétét és súlyosságát a páciensben, valamint nyomon követni a kezelésre adott válaszát az idő múlásával.
1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Szolgáltatási elégedettségi felmérés
Időkeret: 1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül
A szolgáltatással való elégedettség felmérése egy olyan módszer, amelyet a szervezetek arra használnak, hogy visszajelzéseket gyűjtsenek az ügyfelektől vagy ügyfelektől a nyújtott szolgáltatásokkal való elégedettségükről. Ezek a felmérések jellemzően olyan kérdéseket tartalmaznak, amelyek a szolgáltatási tapasztalat különböző szempontjait értékelik, mint például a minőség, a válaszkészség, a professzionalizmus és az általános elégedettség. Az ezekből a felmérésekből gyűjtött visszajelzések segíthetnek a szervezeteknek azonosítani a fejlesztésre szoruló területeket, és megalapozott döntéseket hozni szolgáltatásaik fejlesztése érdekében.
1 hét az előteszten belül, 1 hét az utóteszten belül

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Általános kiadványok

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2021. szeptember 3.

Elsődleges befejezés (Tényleges)

2024. szeptember 4.

A tanulmány befejezése (Tényleges)

2024. szeptember 5.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2024. szeptember 16.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. szeptember 30.

Első közzététel (Tényleges)

2024. október 1.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2024. október 1.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. szeptember 30.

Utolsó ellenőrzés

2024. szeptember 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • UW21-344
  • Collaborative Research Fund (Egyéb támogatási/finanszírozási szám: University Grants Committee)

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Nem

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. .

Iratkozz fel