Esplorare l'efficacia dei modelli generativi di intelligenza artificiale per i pazienti diabetici
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il diabete si sta rapidamente diffondendo, colpendo un numero significativo di adulti, con un totale sbalorditivo di 537 milioni di individui diabetici. Questa condizione dà origine a varie complicazioni che possono portare a retinopatia diabetica, ulcere del piede, problemi cardiaci e danni ai reni. Tuttavia, molte di queste complicazioni possono essere mitigate fornendo ai pazienti informazioni accurate sulla loro dieta, gestione dello stress e controllo del peso.
I recenti progressi nei chatbot basati sull'Intelligenza Artificiale Generativa hanno dimostrato la loro efficacia come assistenti intelligenti in vari aspetti della vita umana. In questo studio, miriamo a valutare l'efficacia di questi modelli linguistici nell'assistenza ai pazienti. Il nostro piano di ricerca prevede l'interazione tra pazienti e chatbot come ChatGPT, sia con che senza supporto umano, seguita da valutazioni di queste interazioni da parte di specialisti. Inoltre, raccoglieremo feedback dai pazienti in merito alle loro esperienze e percezioni delle interazioni del chatbot.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Ghulam Mustafa
- Numero di telefono: +923322340395
- Email: mustafabme@gmail.com
Luoghi di studio
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Sindh
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Karachi, Sindh, Pakistan
- Reclutamento
- CDLE, PCSIR Lbas Complex
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Contatto:
- Ghulam Mustafa
- Email: mustafabme@gmail.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Presente fisicamente in Pakistan
- Adulti (18 anni o più)
- Paziente diabetico
Criteri di esclusione:
- Adulti incapaci di acconsentire
- Soggetti non ancora maggiorenni (neonati, bambini, adolescenti)
- Prigionieri
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Intervento
Ai pazienti verrà fornito l'accesso a Chatbot per porre domande sulle complicanze del diabete.
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A tutti i partecipanti verrà fornito l'accesso a AI-Chatbot e verrà chiesto di informarsi sui problemi della vita quotidiana legati al diabete.
Verrà inoltre chiesto loro di rivedere le risposte del Chatbot dopo la loro interazione.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Usabilità del Chatbot per il paziente diabetico
Lasso di tempo: Una volta
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Per valutare l'usabilità del Chatbot, utilizzeremo il questionario sull'usabilità dell'app mHealth (MAUQ) per raccogliere feedback dai pazienti in seguito alla loro interazione.
Il nostro studio utilizzerà la tabella 4 di questo questionario, che si compone di tre sezioni: facilità d'uso, interfaccia, soddisfazione e utilità.
Nello specifico, focalizzeremo la nostra valutazione su 10 delle 18 domande presentate in questa tabella.
Le domande selezionate sono S1, S2, S6, S7, S9, S11, S12, S13, S14 e S18.
I pazienti forniranno le loro risposte su una scala da 1 a 5, dove "1" indica molto scarso e "5" indica molto buono.
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Una volta
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Velocità Internet
Lasso di tempo: Una volta
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La velocità minima di download di Internet verrà misurata durante la chat.
Questo verrà registrato in Mega bit al secondo.
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Una volta
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Analisi della risposta alla chat generata da AI Chatbot
Lasso di tempo: Una volta
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La scala Likert verrà utilizzata per valutare la risposta alla chat di Chatbot. I seguenti parametri saranno valutati dagli specialisti per ogni risposta, vale a dire Chiaro, Completo e Corretto. Chiarezza e completezza saranno valutate su un intervallo da 1 a 5, dove 1 significa qualità scadente e 5 significa risposta di qualità molto buona. La correttezza di ogni risposta sarà ulteriormente analizzata come sicura e più recente. Sarà valutato in termini binari, ad es. Sì o no. |
Una volta
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Ghulam Mustafa, Pakistan Council of Scientific and Industrial Research
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- AI Chatbot Evaluation
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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