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Effetto degli Interventi Basati sulla Percezione sull'Accettazione Pubblica dell'Utilizzo dei Modelli Linguistici di Grande Dimensione in Medicina

11 dicembre 2025 aggiornato da: Liu Jue, Peking University

Gli Interventi Basati sulla Percezione Influenzano l'Accettazione Pubblica dell'Uso dei Grandi Modelli Linguistici in Medicina: Studio Controllato Randomizzato

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) mostrano promesse in medicina, ma persistono preoccupazioni riguardo alla loro accuratezza, coerenza, trasparenza ed etica. Ad oggi, le percezioni pubbliche sull'uso degli LLM in medicina e se giochino un ruolo nell'accettabilità delle applicazioni sanitarie degli LLM non sono ancora pienamente comprese. Questo studio mira a indagare le percezioni pubbliche sull'uso degli LLM in medicina e se gli interventi sulle percezioni influenzino l'accettabilità delle applicazioni sanitarie degli LLM.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Grazie ai rapidi progressi nell'intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sempre più utilizzati in una varietà di contesti clinici come il triage, la diagnosi di malattie, la pianificazione del trattamento e l'automonitoraggio. Nonostante il loro potenziale, l'uso degli LLM rimane limitato negli ambienti sanitari a causa della mancanza di precisione, coerenza e trasparenza, nonché di preoccupazioni etiche. Le percezioni pubbliche, come l'utilità percepita e i rischi, svolgono un ruolo cruciale nel modellare gli atteggiamenti verso l'intelligenza artificiale, che possono facilitare o ostacolare la sua adozione. Tuttavia, per quanto ne sappiamo, c'è una mancanza di consapevolezza riguardo agli interventi guidati dalle percezioni nell'assistenza sanitaria e nessuno studio precedente ha esaminato se le percezioni pubbliche abbiano un ruolo nell'accettabilità delle applicazioni mediche degli LLM. Pertanto, questo studio mira a indagare le percezioni pubbliche sull'uso degli LLM in medicina e se gli interventi sulle percezioni influenzino l'accettabilità delle applicazioni sanitarie degli LLM.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

3000

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Cina
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Cina, 100191
        • Jue Liu

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • ≥18 anni
  • Capace di completare un sondaggio online
  • Accetta di firmare un modulo di consenso informato

Criteri di esclusione:

  • Incapace di rispondere alle domande o comunicare
  • Non disposto a partecipare a questo studio

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

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
Nessun intervento: Controllo
Nessun intervento
Sperimentale: Vantaggi percepiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni in medicina
Ai partecipanti è stato chiesto di leggere "Ad aprile 2023, il Massachusetts General Hospital ha avviato un programma pilota che utilizza LLM medici per assistere nel triage del pronto soccorso e nella diagnosi iniziale, osservando una riduzione dei tempi di attesa dei pazienti e un miglioramento dell'efficienza clinica."
Altro: Interventi basati sulla percezione
I partecipanti assegnati al gruppo di intervento hanno ricevuto interventi basati sulla percezione. Gli interventi per i Gruppi 1-3 riguardavano rispettivamente i benefici percepiti degli LLM in medicina, il bias razziale percepito negli LLM in medicina e i conflitti etici percepiti negli LLM in medicina.
Sperimentale: Percezione di pregiudizio razziale nei grandi modelli linguistici in medicina
Ai partecipanti è stato chiesto di leggere "Nel novembre 2022, un team di ricerca dell'Università della California, San Francisco ha scoperto che i modelli linguistici medici all'avanguardia mostravano pregiudizi razziali quando raccomandavano piani di trattamento."
Altro: Interventi basati sulla percezione
I partecipanti assegnati al gruppo di intervento hanno ricevuto interventi basati sulla percezione. Gli interventi per i Gruppi 1-3 riguardavano rispettivamente i benefici percepiti degli LLM in medicina, il bias razziale percepito negli LLM in medicina e i conflitti etici percepiti negli LLM in medicina.
Sperimentale: Conflitti etici percepiti nei modelli linguistici di grandi dimensioni in medicina
Ai partecipanti è stato richiesto di leggere "Nel febbraio 2023, una importante rete ospedaliera europea ha inavvertitamente diffuso dati parzialmente anonimizzati ma comunque sensibili dei pazienti durante il test di LLM medici a causa di un errore di configurazione del sistema. Sebbene non si siano verificati danni diretti ai pazienti, questo ha aumentato le preoccupazioni pubbliche riguardanti la privacy e la sicurezza dei dati e ha costretto le istituzioni pertinenti a condurre urgenti revisioni delle loro misure di protezione dei dati."
Altro: Interventi basati sulla percezione
I partecipanti assegnati al gruppo di intervento hanno ricevuto interventi basati sulla percezione. Gli interventi per i Gruppi 1-3 riguardavano rispettivamente i benefici percepiti degli LLM in medicina, il bias razziale percepito negli LLM in medicina e i conflitti etici percepiti negli LLM in medicina.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Numero di partecipanti che cambieranno il proprio atteggiamento verso le applicazioni mediche dei modelli linguistici di grandi dimensioni
Lasso di tempo: Fino al completamento dello studio, in media 1 anno
L'accettazione pubblica dell'applicazione di grandi modelli linguistici alla medicina sarà categorizzata in sì, non sicuro e no, che saranno raccolti prima degli interventi basati sulla percezione e dopo gli interventi.
Fino al completamento dello studio, in media 1 anno

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Peking University

Collaboratori

Peking University Third Hospital

Investigatori

  • Investigatore principale: Jue Liu, Peking University

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

25 novembre 2025

Completamento primario (Stimato)

31 ottobre 2026

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 dicembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

11 dicembre 2025

Primo Inserito (Effettivo)

26 dicembre 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

26 dicembre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

11 dicembre 2025

Ultimo verificato

1 dicembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • NNSF72474005

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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 .

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