MyChart メッセージング用の生成 AI に関する DHL の調査
Duke Health が MyChart メッセージングの生成型人工知能 (AI) に関する調査を聞く
調査の概要
詳細な説明
- 研究者らはオンラインで短いアンケートを作成し、医療記録にメッセージを作成するコンピュータープログラムの使用についてどう思うかを患者に尋ねる。
- 調査では、患者が質問をし、現実の人々またはコンピュータープログラムから回答を得るという架空の状況が示され、回答がどのように書かれたかについての開示の有無は問われません。
- 調査員は、評価尺度、比較尺度、または書面による回答などのツールを使用して、調査に回答する人々にこれらの状況についてどう思うかを共有するよう求めます。
- 患者が希望する場合は、将来のディスカッション グループに参加するための連絡先情報を提供できます。 参加者はアンケートに回答するために個人情報を提供する必要はありません。
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
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-
North Carolina
-
Durham、North Carolina、アメリカ、27710
- Duke University Health System
-
-
参加基準
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
説明
包含基準:
- Duke Health Listens 患者擁護コミュニティのメンバー
除外基準:
- 年齢 < 18
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:他の
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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他の:アームA
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
アーム A は送信 1 で AHN、送信 2 で BAIC、送信 3 で CHH を受信します |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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他の:アームB
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
アーム B は送信 1 で BHC、送信 2 で CAIH、送信 3 で AAIN を受信します。 |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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他の:アームC
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
Arm C は送信 1 で CHC、送信 2 で AHH、送信 3 で BAIN を受信します。 |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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他の:アームD
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
Arm D は送信 1 で AAIH、送信 2 で BHN、送信 3 で CAIC を受信します |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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他の:アームE
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
Arm E は送信 1 で BAIH、送信 2 で CHN、送信 3 で AHC を受信します |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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他の:アームF
各アームは、3 回の送信にわたって時間の経過とともに 3 つの臨床シナリオを受信します。 6 つのグループ (アーム A ~ F) は、次のような命名規則に従って配置されます。
アーム F は送信 1 で CAIN、送信 2 で AAIC、送信 3 で BHH を受信します |
GPT 3.5 などの大規模な言語モデルを使用して、医師への架空のメッセージに対する応答を自動的に生成します。
メッセージがこの技術を使用して生成されたかどうかを開示します。
このテクノロジーに対する患者の態度をテストする 3 つの臨床シナリオと、人間/AI の反応と人間の開示/AI 開示/非開示の 6 つのペアがあります。
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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 |
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アンケートで測定した患者満足度
時間枠:2週間まで
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満足度の質問に対するリッカート尺度の回答: 「このやりとりに満足しています」。1 ~ 5 のスケールで、非常にそう思わない (1)、そう思わない (2)、どちらとも思わない (3)、同意する (4) の回答オプションがあります。 )、強く同意します(5)。
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2週間まで
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アンケートで測定した、有用性に対する患者の態度
時間枠:2週間まで
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実用性に関する質問に対するリッカート尺度の回答: 「その情報は役に立ちます」。1 ~ 5 のスケールで、非常にそう思わない (1)、そう思わない (2)、どちらともいえない (3)、そう思う (4)、そして強く同意します(5)。
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2週間まで
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アンケートで測定された患者の共感
時間枠:2週間まで
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共感の質問に対するリッカートスケールの回答: 「このやり取り中に気遣われていると感じます」。1 ~ 5 のスケールで、非常にそう思わない (1)、そう思わない (2)、どちらとも思わない (3)、そう思う ( 4)、そして (5) に強く同意します。
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2週間まで
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Anand Chowdhury, MD, MMCi、Duke University
出版物と役立つリンク
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 (推定)
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。