Assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale per il triage di emergenza in neurologia (AIDEN)
Sperimentazione di fase 1 dell'implementazione di un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale per il triage di emergenza in neurologia
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Contesto e obiettivi: le emergenze neurologiche pongono sfide significative nell'assistenza medica, soprattutto nei paesi con risorse limitate. L’intelligenza artificiale (AI), in particolare i chatbot sanitari, offre una soluzione promettente. Tuttavia, è necessaria una convalida rigorosa per garantire sicurezza e accuratezza. L’obiettivo del nostro lavoro è valutare l’accuratezza diagnostica e l’efficacia risolutiva di un assistente virtuale basato sull’intelligenza artificiale progettato per il triage delle patologie neurologiche di emergenza, per garantire lo standard minimo di sicurezza che consenta la progressione ai successivi test di validazione.
Metodi: questo studio di Fase 1 valuta le prestazioni di un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale per il triage neurologico di emergenza. Sono stati selezionati dieci pazienti di età superiore ai 18 anni con patologie neurologiche urgenti. Nella prima fase, nove neurologi hanno valutato la sicurezza dell’assistente virtuale utilizzando le loro cartelle cliniche. Nella seconda parte è stata valutata la precisione dell'assistente quando utilizzato dai pazienti. Infine, le sue prestazioni sono state confrontate con Chat GPT 3.5 e 4.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Prima fase 1
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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-
-
Buenos Aires, Argentina, 1428
- FLENI
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti maggiori di 18 anni consultati al pronto soccorso a causa di un'emergenza neurologica
Criteri di esclusione:
- Gravidanza
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Non randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Assistente virtuale
I pazienti rispondono alle domande con un assistente virtuale sulla loro recente visita al pronto soccorso.
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La fase 1 si è concentrata sulla sicurezza, utilizzando solo le informazioni mediche provenienti dalle cartelle cliniche per l'assistente virtuale.
Nella fase 2, che valutava l'accuratezza, i partecipanti hanno interagito con l'assistente virtuale per la stabilizzazione post-medica.
Inoltre, i partecipanti hanno anche fornito i dettagli iniziali dei sintomi per l'input Chat-GPT.
Allo studio hanno partecipato nove neurologi specializzati in emergenza.
Nella fase 1, hanno valutato le prestazioni dell'assistente virtuale utilizzando le informazioni della storia clinica.
Nella fase 2, hanno analizzato i risultati delle interazioni dei partecipanti con l'assistente ed eseguito una valutazione comparativa di Chat-GPT.
L’assistente virtuale funzionava come un chatbot su WhatsApp e Telegram, utilizzando lo spagnolo e incorporando algoritmi avanzati, alberi decisionali e ampi modelli linguistici per l’interazione.
Per fare un confronto, abbiamo utilizzato le versioni 3.5 e 4 di Chat-GPT, impiegando due tipi di prompt in spagnolo naturale: uno che incorpora i dati della cartella clinica e l'altro basato sulle narrazioni dei partecipanti.
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Comparatore attivo: ChatGPT 3.5
I pazienti rispondono alle domande con ChatGPT sulla loro recente visita al pronto soccorso.
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La fase 1 si è concentrata sulla sicurezza, utilizzando solo le informazioni mediche provenienti dalle cartelle cliniche per l'assistente virtuale.
Nella fase 2, che valutava l'accuratezza, i partecipanti hanno interagito con l'assistente virtuale per la stabilizzazione post-medica.
Inoltre, i partecipanti hanno anche fornito i dettagli iniziali dei sintomi per l'input Chat-GPT.
Allo studio hanno partecipato nove neurologi specializzati in emergenza.
Nella fase 1, hanno valutato le prestazioni dell'assistente virtuale utilizzando le informazioni della storia clinica.
Nella fase 2, hanno analizzato i risultati delle interazioni dei partecipanti con l'assistente ed eseguito una valutazione comparativa di Chat-GPT.
L’assistente virtuale funzionava come un chatbot su WhatsApp e Telegram, utilizzando lo spagnolo e incorporando algoritmi avanzati, alberi decisionali e ampi modelli linguistici per l’interazione.
Per fare un confronto, abbiamo utilizzato le versioni 3.5 e 4 di Chat-GPT, impiegando due tipi di prompt in spagnolo naturale: uno che incorpora i dati della cartella clinica e l'altro basato sulle narrazioni dei partecipanti.
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Comparatore attivo: ChatGPT4
I pazienti rispondono alle domande con ChatGPT sulla loro recente visita al pronto soccorso.
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La fase 1 si è concentrata sulla sicurezza, utilizzando solo le informazioni mediche provenienti dalle cartelle cliniche per l'assistente virtuale.
Nella fase 2, che valutava l'accuratezza, i partecipanti hanno interagito con l'assistente virtuale per la stabilizzazione post-medica.
Inoltre, i partecipanti hanno anche fornito i dettagli iniziali dei sintomi per l'input Chat-GPT.
Allo studio hanno partecipato nove neurologi specializzati in emergenza.
Nella fase 1, hanno valutato le prestazioni dell'assistente virtuale utilizzando le informazioni della storia clinica.
Nella fase 2, hanno analizzato i risultati delle interazioni dei partecipanti con l'assistente ed eseguito una valutazione comparativa di Chat-GPT.
L’assistente virtuale funzionava come un chatbot su WhatsApp e Telegram, utilizzando lo spagnolo e incorporando algoritmi avanzati, alberi decisionali e ampi modelli linguistici per l’interazione.
Per fare un confronto, abbiamo utilizzato le versioni 3.5 e 4 di Chat-GPT, impiegando due tipi di prompt in spagnolo naturale: uno che incorpora i dati della cartella clinica e l'altro basato sulle narrazioni dei partecipanti.
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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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Prestazioni diagnostiche
Lasso di tempo: La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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Si riferisce all'accuratezza e all'efficacia dei test medici o degli strumenti diagnostici nell'identificare correttamente una malattia o una condizione nei pazienti. Accordo sulla diagnosi sindromica: la valutazione dei neurologi considerava accurata una diagnosi sindromica quando gli strumenti di intelligenza artificiale potevano identificare una condizione sulla base di una serie di segni e sintomi comunemente coesistenti, piuttosto che identificare una malattia specifica. Questo metodo viene applicato quando la malattia precisa che causa i sintomi non è immediatamente identificabile, consentendo agli operatori sanitari di monitorare e trattare efficacemente i sintomi presentati dal paziente. Accordo di diagnosi differenziale: una diagnosi differenziale è stata considerata accurata quando i differenziali forniti da ciascuno strumento di intelligenza artificiale corrispondevano a quelli presentati dai partecipanti. Il gold standard per la diagnosi è stato considerato quello fornito al pronto soccorso, invariato per un periodo di un mese. |
La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Condotta o raccomandazione medica appropriata
Lasso di tempo: La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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La risoluzione del caso è stata valutata sulla base di una condotta o raccomandazione medica appropriata, classificando 1) urgenza come immediata, 2) a breve termine (entro 48 ore), 3) o non urgente. Le raccomandazioni fornite da ciascuno strumento di intelligenza artificiale sono state valutate sulla base delle informazioni raccolte dalle storie cliniche e del contributo dei partecipanti. Il gold standard di condotta o raccomandazione medica appropriata è stato considerato quello fornito al pronto soccorso, senza modifiche per un periodo di un mese. |
La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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Valutazione di Usabilità e Soddisfazione
Lasso di tempo: La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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L'usabilità è stata misurata in base al tempo e al numero di domande necessarie per la diagnosi finale e la risoluzione, sia da parte dei neurologi che dei partecipanti. Per Chat GPT abbiamo valutato il tempo impiegato per redigere la motivazione della consultazione. È stata implementata una scala di soddisfazione da 1 a 5, dove 1 indica un'esperienza negativa ("scarso", potenzialmente rischioso per il paziente) e 5 altamente positivo ("eccellente", potenzialmente superiore al triage umano non specializzato). Ai partecipanti è stato anche sottoposto un semplice questionario sì/no, chiedendo se le domande dell'assistente fossero comprensibili, se l'invio fosse adeguato all'urgenza e se ritenessero che l'assistente potesse sostituire il triage non specializzato o ridurre i tempi di arrivo in emergenza. |
La prima interazione tra i partecipanti e l'assistente virtuale è avvenuta meno di un anno dopo l'evento. Le misure dei risultati sono state valutate immediatamente dopo l'interazione tra i pazienti e l'assistente virtuale.
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Mauricio F Farez, MD MPH, Fundación para la lucha contra las enfermedades neurológicas de la infancia
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Haug CJ, Drazen JM. Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicine, 2023. N Engl J Med. 2023 Mar 30;388(13):1201-1208. doi: 10.1056/NEJMra2302038. No abstract available.
- Au Yeung J, Wang YY, Kraljevic Z, Teo JTH. Artificial intelligence (AI) for neurologists: do digital neurones dream of electric sheep? Pract Neurol. 2023 Nov 23;23(6):476-488. doi: 10.1136/pn-2023-003757.
- Patel UK, Anwar A, Saleem S, Malik P, Rasul B, Patel K, Yao R, Seshadri A, Yousufuddin M, Arumaithurai K. Artificial intelligence as an emerging technology in the current care of neurological disorders. J Neurol. 2021 May;268(5):1623-1642. doi: 10.1007/s00415-019-09518-3. Epub 2019 Aug 26.
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Completamento primario (Effettivo)
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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
- Processi patologici
- Malattia cardiovascolare
- Malattie vascolari
- Disturbi cerebrovascolari
- Malattie del cervello
- Malattie del sistema nervoso centrale
- Malattie del sistema nervoso
- Malattie del sistema immunitario
- Malattie autoimmuni del sistema nervoso
- Malattie demielinizzanti
- Malattie autoimmuni
- Dolore
- Manifestazioni neurologiche
- Attributi della malattia
- Malattie neuromuscolari
- Malattie stomatognatiche
- Malattie otorinolaringoiatriche
- Malattie della bocca
- Malattie del sistema nervoso periferico
- Malattie del labirinto
- Malattie dell'orecchio
- Malattie dei nervi cranici
- Malattie vestibolari
- Emorragie intracraniche
- Paralisi
- Malattie del nervo facciale
- Poliradicoloneuropatia
- Polineuropatie
- Malattie del nervo trigemino
- Nevralgia facciale
- Convulsioni
- Malattia cronica
- Malattie neuroinfiammatorie
- Disturbi post-infettivi
- Nevralgia
- Emorragia
- Vertigine
- Vertigine parossistica posizionale benigna
- Meningite
- Emorragia subaracnoidea
- Sindrome di Guillain Barre
- Nevralgia del trigemino
- Stato epilettico
- Paralisi facciale
Altri numeri di identificazione dello studio
- 10476 (Altro identificatore: CTEP)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
Prove cliniche su Assistente virtuale
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University of TorontoOntario Ministry of Health and Long Term Care; Canadian Health Services Research...SconosciutoComputer, palmari | Valutazione dei risultati, pazienteCanada
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Virginia Commonwealth UniversityNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK)Non ancora reclutamentoObesità pediatrica | Obesità di classe I.Stati Uniti
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University Hospital, ToulouseCompletato
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University of South-Eastern NorwayDrammen municipality, NorwayAttivo, non reclutanteQualità della vita | Demenza | Salute mentale | Realta virtuale | Residente in casa di curaNorvegia
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Cukurova UniversityCompletatoAnsia | Procedure chirurgiche, elettive | Pazienti preoperatoriTacchino
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Universitat Oberta de CatalunyaMinisterio de Ciencia e Innovación, Spain; European Social FundNon ancora reclutamentoEmpatia | Terapia dell'esposizione alla realtà virtuale | Molestie sessuali | Violenza di genere
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Hospital Universitari Vall d'Hebron Research InstituteSconosciuto
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University of Colorado, DenverBinghamton UniversityAttivo, non reclutanteCommozione cerebraleStati Uniti