Sviluppo e validazione di un sistema di assistente alla miopia basato su un modello linguistico di grandi dimensioni
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
La miopia è un problema sanitario globale in rapida crescita che colpisce soprattutto i bambini e gli adolescenti. La progressione della miopia può portare a gravi complicazioni come la degenerazione maculare miopica, con un impatto significativo sull’acuità visiva e sulla qualità della vita. Con la crescente prevalenza della miopia, c’è un urgente bisogno di strumenti avanzati che possano facilitare strategie sanitarie personalizzate. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale (AI), come i modelli linguistici di grandi dimensioni, offrono strumenti robusti per l’assistenza sanitaria oftalmica. Tuttavia, la loro efficacia e sicurezza in ambienti clinici reali non sono state completamente esplorate.
In questo studio, i ricercatori mirano a convalidare un sistema di assistenza alla miopia basato su un modello LLM (Large Language Model) centrato sul paziente con i seguenti obiettivi chiave: 1) valutare la capacità dei modelli LLM di generare report di alto livello e aiutare l'autovalutazione di miopia per i pazienti in cure primarie; 2) valutare le sue prestazioni nel rispondere a domande orientate alla medicina basate sull'evidenza e nel migliorare la soddisfazione generale all'interno delle cliniche per pazienti miopi. I risultati di questo studio forniranno preziosi spunti per l’applicazione del modello GPT in campo sanitario, apportando un contributo significativo al miglioramento dell’accessibilità e della qualità dei servizi medici.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Hong Kong
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Hong Kong, Hong Kong, Cina, 000
- The Hong Kong Polytechnic University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Partecipanti ambulatoriali di età compresa tra 6 e 75 anni.
- Partecipanti che si sottopongono a esami oftalmici per scopi medici.
- Partecipanti in grado di produrre immagini oftalmiche chiare in entrambi gli occhi.
- Nessuna esperienza precedente nella ricerca che coinvolge la medicina digitale
- Accettare di partecipare a questo studio con il consenso informato scritto
Criteri di esclusione:
- Partecipanti riluttanti a partecipare a questo studio
- Partecipanti che non sono in grado di comprendere lo studio.
- I partecipanti che hanno subito di recente un intervento chirurgico oculare o quelli con gravi condizioni oculari che possono influenzare l'interpretazione dei risultati dell'imaging relativi alla valutazione della miopia (ad esempio, grave emorragia vitreale, cataratta, leucoma corneale, ecc.) saranno esclusi dallo studio.
- Partecipanti con scarsa qualità delle immagini oftalmiche, inclusi sfocatura, artefatti, sottoesposizione o sovraesposizione.
- Altri motivi inidonei accertati dai valutatori.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Sistema di assistenza centrato sul paziente
I partecipanti sono stati coinvolti nella procedura di visita ambulatoriale con un sistema di assistente centrato sul paziente basato sul modello LLM (Large-Language Model) per 10 minuti.
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I partecipanti parteciperanno a una consultazione medica di 10 minuti utilizzando l'interfaccia del modello LLM incorporata in un dispositivo tablet prima della regolare consultazione faccia a faccia con i medici.
Durante le prove, i partecipanti hanno potuto impegnarsi in conversazioni libere su aspetti quali fattori di rischio, sintomi, diagnosi, esami, trattamento, consigli e precauzioni, ecc. Ai partecipanti che hanno completato l'esame di imaging oftalmico verrà chiesto di inserire i risultati nel modello assistente per generare report strutturati.
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Nessun intervento: Gruppo di controllo
Partecipanti impegnati nella procedura di visita ambulatoriale senza il supporto del sistema di assistente centrato sul paziente basato sul modello LLM (Large-Language Model) o qualsiasi assistenza simile di intelligenza artificiale per 10 minuti.
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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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Livello di soddisfazione
Lasso di tempo: Subito dopo la procedura di visita ambulatoriale
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È stato valutato il livello di soddisfazione dei partecipanti rispetto all'esperienza clinica con o senza l'uso di un sistema di assistente centrato sul paziente basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM).
Il punteggio di soddisfazione totale è stato riportato utilizzando il questionario (Patient User Satisfaction Scale), che ha valutato la soddisfazione dei partecipanti rispetto all'esperienza clinica e l'efficacia nel risolvere i propri problemi.
Il questionario è stato misurato su una scala Likert a 5 punti, dove 1 rappresenta fortemente in disaccordo; e 5 rappresenta fortemente d'accordo; con punteggi più alti che indicano una maggiore soddisfazione.
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Subito dopo la procedura di visita ambulatoriale
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Se i partecipanti adottano i consigli del medico sulla gestione della miopia
Lasso di tempo: Subito dopo la procedura di visita ambulatoriale
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È un risultato binario che valuta se i partecipanti seguono le raccomandazioni del medico per la gestione della miopia.
Si concentra sulla possibilità che i partecipanti implementino i trattamenti prescritti o gli interventi forniti per controllare o gestire la loro miopia.
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Subito dopo la procedura di visita ambulatoriale
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Mingguang He, M.D, Ph.D, The Hong Kong Polytechnic University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- HSEARS20240229009
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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