白内障手術後の自主電話フォローアップ
白内障手術フォローアップのための自律型電話会話エージェントの臨床調査
このプロジェクトは、AI テクノロジーを適用して、需要の増加と大量のヘルスケア サービスの限られた容量との間のギャップを埋めます。 このプロジェクトは、Ufonia の自動遠隔医療プラットフォームの安全な展開をサポートする証拠を作成し、2 つの大規模な NHS 病院トラストで白内障手術患者に電話をかけます。
提案された研究では、インペリアル カレッジ ヘルスケア トラストとオックスフォード大学病院 NHS 財団トラストの患者コホートに対する現在の標準治療に加えて、DORA を実施します。 この研究では、専門の臨床医との DORA の決定の合意を評価します。 さらに、患者と臨床医に対するソリューションの受容性をテストします。患者が追加の検査を必要とするかどうかを決定する際のシステムの感度と特異性。患者へのソリューションの医療経済的利益 (時間と移動の削減) および地域の医療システム。 成功した場合、より広範な NHS 展開のための後期段階賞への申請を見越して、各サイトのすべての患者にソリューションを展開するための提案が作成されます。
調査の概要
詳細な説明
バックグラウンド
人口の高齢化と期待の高まりにより、多くのサービスに対する需要が臨床労働力の能力を超えています。 その結果、スタッフは大量のワークロードを提供するようにプレッシャーをかけられて燃え尽きる危機に直面しており、プロバイダーのコストが増加しています。 会話型エージェントの形をした人工知能は、ケアの提供を効率化する可能性を秘めています。
目的と目的
この研究は、さらなる評価が必要な白内障手術後の患者を検出するための AI 対応の自律的遠隔医療コールである DORA の有効性、使いやすさ、受容性を評価することを目的としています。 この研究の目的は次のとおりです。DORA の意思決定の有効性を専門の人間の臨床医と比較して確立すること。真の合併症を検出するためのベースラインの感度と特異性。患者の受容性の評価;費用対効果の証拠;さらなる研究をサポートする可能性のあるデータを取得します。
プロジェクトの計画と使用した方法
実装科学に基づいて、学際的な研究は、観察者間の信頼性を確立する混合方法フェーズ 1 パイロットになります。使いやすさと受容性だけでなく。
納期の目安
この調査は 18 か月続きます。7 か月は評価と介入の改善に、9 か月は実施とフォローアップに、2 か月は評価後の分析と作成に使用されます。
予想される影響と普及
このプロジェクトの主な貢献は、人工知能の音声会話エージェントの有効性、および関連する使いやすさと受容性に関する証拠です。 結果は、査読付きのジャーナルや国際的な医学および工学の会議で発表されます。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
-
-
-
London、イギリス
- Imperial College Healthcare NHS Trust
-
Oxford、イギリス
- Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- -インフォームドコンセントを提供する意思と能力がある;
- 18歳以上;
- 定期的な白内障手術の順番待ちリストに載っています。 他の眼科手術との併用手術の一部としての白内障手術は含まれません。
- -白内障手術のリスクまたは通常の術後フォローアップスケジュールを変更すると予想される重大な眼の併存疾患の病歴または存在はありません。 重要な眼の併存疾患には、弱視、ドロップコントロールされた安定した緑内障または高眼圧症、以前の斜視手術、非アクティブな黄斑病状、以前の屈折矯正手術、または以前の安定した網膜を伴う硝子体網膜手術などの安定した、慢性の、または不活性な眼の状態は含まれないことに注意してください。
除外基準:
- -研究またはフォローアップ手順を順守する能力を妨げる可能性のある状態の個人;
- -眼または全身の制御されていない疾患の存在（治験責任医師およびスポンサーによって臨床的に重要でないと見なされない限り）;
- この技術に関連する現在の研究に関与している、または採用前にこの技術に関連する研究に関与していた;
- 認知障害、聴覚障害、または英語以外の話者;
- -現在または重度の、不安定な、または制御されていない全身性疾患の病歴（治験責任医師およびスポンサーによって臨床的に重要でないと見なされた場合を除く）。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：ふるい分け
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
|
実験的：ドラのフォロー電話
DORA は、さまざまな AI テクノロジを使用して、患者のフォローアップ コールを提供します。これには、音声の書き起こし、自然言語理解、文脈に応じた会話を可能にする機械学習会話モデル、音声生成が含まれます。
これらのテクノロジーを組み合わせることで、自然な会話を維持するために必要な入力、処理と分析、および出力がカバーされます。
DORA は、電話接続を介してリアルタイムのスタンドアロン システムとして通話を配信するように構成されています。オペレーターは、個々の患者の詳細を入力して通話を開始し、その後、電子カルテ (EHR) で要約を完成させます。
会話全体は臨床医によって監督されます。
この臨床医は、システムに障害が発生した場合、患者が操作に苦労した場合、または DORA が患者から十分な情報を収集できない場合、いつでも通話を中断できます。
臨床医は、DORA 評価と比較される臨床評価を記録します。
|
DORA は、さまざまな AI テクノロジを使用して、患者のフォローアップ コールを提供します。これには、音声の書き起こし、自然言語理解、文脈に応じた会話を可能にする機械学習会話モデル、音声生成が含まれます。
これらのテクノロジーを組み合わせることで、自然な会話を維持するために必要な入力、処理と分析、および出力がカバーされます。
DORA は、電話接続を介してリアルタイムのスタンドアロン システムとして通話を配信するように構成されています。オペレーターは、個々の患者の詳細を入力して通話を開始し、その後、電子カルテ (EHR) で要約を完成させます。
|
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
合意
時間枠：評価者間の信頼性は、平均 7.5 分間続く Dora 通話中に収集されたデータに基づいて評価されました。
|
評価者間信頼性: 個々の症状と管理計画の評価に関する DORA と臨床医の間の一致度。臨床医が明確な質問をするために通話を中断する必要があったかどうか
|
評価者間の信頼性は、平均 7.5 分間続く Dora 通話中に収集されたデータに基づいて評価されました。
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
DORA システムによって特定または見逃される臨床合併症
時間枠：手術後90日以内
|
Dora R1 によって「退院推奨」され、その後予期せぬ管理変更があった参加者の数を把握するために、術後 90 日までの患者の電子健康記録 (EHR) から臨床データが収集されました。
|
手術後90日以内
|
|
介入なしで完了した通話
時間枠：Dora の通話は平均 7.5 分かかりました
|
監督臨床医の介入を必要とせずに完了した自律呼び出しの数。臨床医が報告した明確な質問をする理由
|
Dora の通話は平均 7.5 分かかりました
|
|
システムの使いやすさ
時間枠：ユーザビリティ評価は、Dora コールから最長 6 か月以内に完了しました
|
システム ユーザビリティ スケールを使用して測定 (最小値は 0、最大値は 100、スコアが高いほどユーザビリティが優れていることを示します)
|
ユーザビリティ評価は、Dora コールから最長 6 か月以内に完了しました
|
|
遠隔医療システム導入の使いやすさ
時間枠：ユーザビリティは通話後 6 か月以内に評価されました
|
Telehealth Usability Questionnaire を使用して測定 (最小スコア 1、最大スコア 5、19 項目の平均。スコアが高いほどユーザビリティが優れていることを示します)
|
ユーザビリティは通話後 6 か月以内に評価されました
|
|
ユーザビリティに関する定性的な患者の視点
時間枠：ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
半構造化インタビューからの定性的フィードバック
|
ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
|
AIフォローアップ電話の受け入れ可能性
時間枠：ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
半構造化インタビューからの定性的フィードバック
|
ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
|
AI フォローアップ電話の満足度
時間枠：ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
半構造化インタビューからの定性的フィードバック
|
ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
|
事後評価におけるAIの適切性
時間枠：ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
半構造化インタビューからの定性的フィードバック
|
ドラ通話から最長 6 か月後に実施される、最長 30 分間の半構造化された面接通話
|
|
コストへの影響
時間枠：ベースラインから6か月後に実施
|
コスト分析では、Imperial と Dora R1 での対面 (F2F) フォローアップの直接コストを比較しました (オックスフォードでは、患者は定期的な術後フォローアップを受けていません)。
仮定には、さまざまな医療従事者の年間コストと F2F フォローアップ予約の期間 (推定 30 分) が含まれます。
|
ベースラインから6か月後に実施
|
|
その後の計画外のフォローアップ
時間枠：手術後90日以内
|
臨床データは、Dora R1 によって「退院推奨」され、その後の計画外のレビューが行われた参加者の数を把握するために、術後 90 日までの患者の電子健康記録 (EHR) から収集されました。
|
手術後90日以内
|
協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- スタディチェア：Eduardo Normando, MD, PhD、Imperial College London
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Milne-Ives M, de Cock C, Lim E, Shehadeh MH, de Pennington N, Mole G, Normando E, Meinert E. The Effectiveness of Artificial Intelligence Conversational Agents in Health Care: Systematic Review. J Med Internet Res. 2020 Oct 22;22(10):e20346. doi: 10.2196/20346.
- de Pennington N, Mole G, Lim E, Milne-Ives M, Normando E, Xue K, Meinert E. Safety and Acceptability of a Natural Language Artificial Intelligence Assistant to Deliver Clinical Follow-up to Cataract Surgery Patients: Proposal. JMIR Res Protoc. 2021 Jul 28;10(7):e27227. doi: 10.2196/27227.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。