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糖尿病患者に対する AI 生成モデルの有効性を探る

糖尿病患者向けの生成型 AI チャットボットの有用性を検討する予定です

調査の概要

詳細な説明

糖尿病は急速に蔓延しており、かなりの数の成人が罹患しており、その数は驚くべきことに合計5億3,700万人にのぼります。 この状態は、糖尿病性網膜症、足潰瘍、心臓の問題、腎臓の損傷につながる可能性のあるさまざまな合併症を引き起こします。 しかし、これらの合併症の多くは、食事、ストレス管理、体重管理に関する正確な情報を患者に提供することで軽減できます。

生成人工知能ベースのチャットボットの最近の進歩は、人間の生活のさまざまな側面にわたるインテリジェントなアシスタントとしての有効性を実証しています。 この研究では、患者を支援する際のこれらの言語モデルの有効性を評価することを目的としています。 私たちの研究計画には、人間のサポートの有無にかかわらず、患者と ChatGPT などのチャットボットとの間の対話と、それに続く専門家によるこれらの対話の評価が含まれています。 さらに、チャットボットのインタラクションに関する患者の体験や認識に関するフィードバックを収集します。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

300

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究場所

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

パキスタンの糖尿病患者

説明

包含基準:

  • パキスタンに物理的に滞在している
  • 大人(18歳以上)
  • 糖尿病患者

除外基準:

  • 大人が同意できない
  • まだ成人していない人(幼児、児童、青少年)
  • 囚人

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
介入
患者には、糖尿病合併症に関する質問をするためにチャットボットへのアクセスが提供されます。
すべての参加者は AI チャットボットへのアクセスを提供され、糖尿病に関連する日常生活の問題について質問されます。 また、対話後にチャットボットの返信を確認するよう求められます。

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
糖尿病患者向けチャットボットの使いやすさ
時間枠:一度
チャットボットの使いやすさを評価するために、mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ) を使用して、患者とのやり取り後のフィードバックを収集します。 私たちの研究では、このアンケートの表 4 を利用します。このアンケートは、使いやすさ、インターフェース、満足度と有用性の 3 つのセクションで構成されています。 具体的には、この表に示されている 18 の質問のうち 10 に焦点を当てて評価します。 選択された質問は、S1、S2、S6、S7、S9、S11、S12、S13、S14、S18 です。 患者は 1 ~ 5 のスケールで回答します。「1」は非常に悪い、「5」は非常に良いを示します。
一度
インターネット速度
時間枠:一度
インターネットの最低ダウンロード速度はチャット中に測定されます。 これはメガビット/秒で記録されます。
一度

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
AIチャットボットが生成するチャット応答を分析
時間枠:一度

リッカートスケールは、チャットボットのチャット応答を評価するために使用されます。 次のパラメータは、各応答についてスペシャリストによって評価されます。つまり、Clear、Complete、Correct です。 明確さと完全性は 1 ~ 5 の範囲で評価されます。1 は品質が低いことを意味し、5 は応答品質が非常に良いことを意味します。

各回答の正しさは、安全かつ最新であるとしてさらに分析されます。 それはバイナリ項で評価されます。 はい、もしくは、いいえ。

一度

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Ghulam Mustafa、Pakistan Council of Scientific and Industrial Research

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2023年1月5日

一次修了 (推定)

2024年12月30日

研究の完了 (推定)

2026年12月31日

試験登録日

最初に提出

2023年3月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年5月22日

最初の投稿 (実際)

2023年5月31日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年6月5日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年6月2日

最終確認日

2023年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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