泌尿器科患者による人工知能の使用
泌尿器科疾患の診断と治療決定におけるその役割を理解するための患者による人工知能の使用
この臨床試験の目的は、泌尿器科の患者が ChatGPT などの人工知能 (AI) チャットボットをどのように使用しているか、またそれが医療上の意思決定にどのような影響を与えているかを学ぶことです。 回答することを目的とした主な質問は次のとおりです。
- AI チャットボットは、泌尿器科診察に対する参加者の診断理解と参加者の満足度にどのような影響を及ぼしますか?
- チャットボットが提供する診断やカウンセリングの情報はどの程度正確ですか? 参加者は、ChatGPT チャットボットを使用して、参加者が医師の診察を受けている主な問題について質問するように求められ、また、いくつかのアンケートに記入するよう求められます。
研究者は、チャットボットを訪問前、訪問後に使用した場合、またはまったく使用しなかった場合を比較し、使用のタイミングによって参加者の情報理解の仕方が変わるかどうかを確認します。
調査の概要
詳細な説明
医療における人工知能 (AI) と、患者ケアと転帰を改善するための機械学習の使用は、急速に発展している分野です。 患者の診断やカウンセリングにおける ChatGPT などの AI チャットボット プログラムの使用と精度への関心が高まっています。 チャット GPT の精度を骨盤臓器脱に関する患者パンフレットと比較した最近の研究では、同等の精度と完全性が確認されました。この分野の新規性を考慮すると、泌尿器科における患者ケアと患者カウンセリングにおける AI チャットボット テクノロジーの使用に関する現在の文献は存在しません。
これは、泌尿器科の問題の理解を補うために、初診時の患者の AI チャットボット技術 (Chat GPT4) の使用を調査する単一施設の前向き無作為化非盲検研究になります。 この研究の主な目的は、初診時の泌尿器科医の診察前または診察後の疾患プロセスと治療選択肢に対する患者の理解に対する AI チャットボット プラットフォームの使用の影響を調査することです。 第 2 の目的は、チャットボットが提供する診断 (ランダム化によって適用される参加者向け) とカウンセリング情報の精度を評価し、訪問に対する患者の満足度を評価することです。
この研究では、脱出、下部尿路症状、または失禁の問題を抱えている患者を 3 つの部門のいずれかに募集します。泌尿器科医の診察を受ける前に AI チャットボットを使用する、泌尿器科医の診察後に AI チャットボットを使用する、尿路内科医に相談した後に AI チャットボットを使用しない、というものです。訪問時のAIチャットボット。 泌尿器科の初診時に、人口統計、骨盤底障害インベントリ(PFDI)摂取アンケートデータ、ヘルスリテラシー、チャット GPT 会話、オフィスでの診察の診断/治療、医師のアンケート、診察後のアンケート(診断と治療)などのデータが収集されます。治療、決定的対立の尺度、患者の満足度、チャットボットの満足度)。 患者さんは、来院から 3 か月後に再度診察後のアンケートに記入するよう求められます。
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
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Connecticut
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Hartford、Connecticut、アメリカ、06106
- Hartford Hospital
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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:
- 女性
以下のいずれかについて泌尿器科の医師による初期評価を受けます。
- 尿失禁 (UI)
- 下部尿路症状 (LUTS)
- 骨盤臓器脱(POP)
- 18歳以上89歳以下
- あらゆる人種/民族
- 英語またはスペイン語を読んだり話したりできること
- 参加に同意できる/同意する意思がある
除外基準:
- 男
- UI、LUTS、POP 以外の主な問題
- 英語以外またはスペイン語以外を話す人
- 妊娠中または授乳中の方は、患者の治療カウンセリングに影響を与える可能性があります。
- 参加に同意できない/同意したくない
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: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 |
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実験的:訪問前ChatGPTの使用
同意後、参加者には ChatGPT-4 アプリケーションとプログラムの簡単な説明が提供されます。
その後、参加者は、参加者が主に抱えている問題について ChatGPT に質問するように指示されます。参加者は泌尿器科の診察で話し合う予定です。
参加者はチャット GPT プログラムに最大 5 件のフォローアップ/説明エントリーを許可されますが、いつでも質問を終了することができます。
参加者の時間はこれに 5 分もかかりません。
これが完了すると、参加者は待合室に戻り、通常どおり泌尿器科の診察を受けます。
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患者には、泌尿器科の初回診察中のある時点で、主に現れている問題について ChatGPT の質問をする機会が与えられます。
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実験的:訪問後のChatGPTの使用
同意後、参加者は待合室に戻され、通常どおり泌尿器科の診察を受けます。
訪問後、参加者には ChatGPT-4 アプリケーションとプログラムの簡単な説明が提供されます。
その後、参加者は、参加者が主に抱えている問題について ChatGPT に質問するように指示されます。参加者は泌尿器科の診察で話し合う予定です。
参加者はチャット GPT プログラムに最大 5 件のフォローアップ/説明エントリーを許可されますが、いつでも質問を終了することができます。
参加者の時間はこれに 5 分もかかりません。
これを完了すると、参加者は訪問を終了することができます。
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患者には、泌尿器科の初回診察中のある時点で、主に現れている問題について ChatGPT の質問をする機会が与えられます。
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介入なし:ChatGPT は使用しない
同意プロセスを経た後、参加者は待合室に戻され、予約の開始を待ちます。
参加者は通常どおり泌尿器科の診察を完了します。
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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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診断と治療に対する患者の理解 - 診断に対する医師の理解
時間枠:ベースライン
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AI チャットボット プラットフォームの使用が、泌尿器科の初診時の診断に対する参加者の理解に及ぼす影響。
これは、参加者が報告した診断と医師が報告した診断の一致率によって測定されます。
医師は、1 つの多肢選択式質問 (医師アンケートの一部) で患者の一次診断を尋ねられます。
このアンケートには最小値や最大値はなく、結果の良し悪しを意味する回答もありません。
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ベースライン
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診断と治療に対する患者の理解 - 参加者の理解に対する医師の認識
時間枠:ベースライン
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AI チャットボット プラットフォームの使用が、泌尿器科の初診時の診断に対する参加者の理解に及ぼす影響。
これは、参加者が報告した診断と医師が報告した診断の一致率によって測定されます。
医師は、3 つの多肢選択式の質問 (医師アンケートの一部) で、診断と治療計画に対する参加者の理解について尋ねられます。
アンケートでは、リッカート スケール 1 ~ 5 での回答を求めます。最小値 1 は「非常にそう思わない」、最大値 5 は「非常にそう思う」です。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは 15 点満点で総合的に評価されます。
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ベースライン
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診断と治療に対する患者の理解 - 診断と治療計画に対する参加者の理解
時間枠:ベースラインと 3 か月の追跡調査
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AI チャットボット プラットフォームの使用が、泌尿器科の初診時の診断に対する参加者の理解に及ぼす影響。
これは、参加者が報告した診断と医師が報告した診断の一致率によって測定されます。
参加者には3項目のアンケート(事後相談参加者アンケート)が提供されます。
各項目には複数の選択肢があります。
参加者は、参加者の主な診断、治療の選択肢、および選択された管理計画を選択するように求められます。
このアンケートには最小値や最大値はなく、結果の良し悪しを意味する回答もありません。
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ベースラインと 3 か月の追跡調査
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診断と治療に対する患者の理解 - 診断の理解
時間枠:ベースラインと 3 か月の追跡調査
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AI チャットボット プラットフォームの使用が、泌尿器科の初診時の診断に対する参加者の理解に及ぼす影響。
これは、医療意思決定アンケート(診断アンケートの理解)に対する参加者の同意率によって測定されます。
アンケートには 3 つの項目があり、リッカート スケール 1 ~ 5 で回答を求めます。最小値 1 は「非常にそう思わない」、最大値 5 は「非常にそう思う」です。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは 15 点満点で総合的に評価されます。
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ベースラインと 3 か月の追跡調査
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診断と治療に対する患者の理解 - 意思決定
時間枠:ベースラインと 3 か月の追跡調査
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AI チャットボット プラットフォームの使用が泌尿器科初診時の参加者の意思決定に及ぼす影響。
これは、検証された医療意思決定アンケートに対する参加者の同意率によって測定されます (意思決定対立尺度)。
アンケートには 16 の項目があり、リッカート スケール 1 ~ 5 で回答を求めます。最小値 1 は「非常にそう思わない」、最大値 5 は「非常にそう思う」です。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは 80 点満点で総合的に評価されます。
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ベースラインと 3 か月の追跡調査
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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患者満足度 - 訪問診療
時間枠:ベースラインと 3 か月の追跡調査
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AI チャットボット プラットフォームの使用が泌尿器科訪問の参加者の満足度に及ぼす影響。
これは、満足度アンケート (患者満足度アンケート) に対する参加者の同意率によって測定されます。
アンケートには 4 つの項目があり、最小値 1 が「非常に不満」、最大値 5 が「非常に満足」というリッカート スケール 1 ~ 5 で回答を求められます。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは合計 20 点満点で評価されます。
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ベースラインと 3 か月の追跡調査
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患者満足度 - チャットボット
時間枠:ベースラインと 3 か月の追跡調査
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AI チャットボット プラットフォームの使用が泌尿器科訪問の参加者の満足度に及ぼす影響。
これは、満足度アンケート (チャットボット満足度アンケート) への参加者の同意率によって測定されます。
アンケートは6つの項目からなり、最小値1が「全くそう思わない」、最大値5が「非常にそう思う」というリッカートスケール1~5で回答を求められる。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは合計 30 点満点で評価されます。
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ベースラインと 3 か月の追跡調査
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泌尿器科受診後の患者のチャットボットの使用
時間枠:3ヶ月のフォローアップ
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泌尿器科訪問後の参加者による自宅でのチャットボット プラットフォームの使用。
これは、参加者が泌尿器科訪問後にチャットボットを使用したかどうかを尋ねる、はいまたはいいえの 1 つの質問によって測定されます (3 か月のアンケート)。
アンケートには「はい/いいえ」の項目が 1 つあります。
このアンケートには最小値や最大値はなく、結果の良し悪しを意味する回答もありません。
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3ヶ月のフォローアップ
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チャットボット情報の正確性
時間枠:ベースライン
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専門の臨床医によるレビューを通じて、チャットボットが提供する診断とカウンセリング情報の正確性。
これは、2 人の独立した臨床医によるすべてのチャットボット記録の専門家レビューによって測定され、3 人目は患者教育資料評価ツール (PEMAT) を使用した評価による判定を受けます。
アンケートは26項目あり、「反対」=0点、「賛成」=1点の2段階で回答を求めます。
スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。
スコアは合計 26 点で評価されます。
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ベースライン
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Nicole J Wood, MD、Hartford Hosptial Division of Urogynecology
- 主任研究者:Elena Tuntisky-Bitton, MD、Hartford Hosptial Division of Urogynecology
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Daykan Y, O'Reilly BA. The role of artificial intelligence in the future of urogynecology. Int Urogynecol J. 2023 Aug;34(8):1663-1666. doi: 10.1007/s00192-023-05612-3. Epub 2023 Jul 24.
- Robinson CJ, Swift S, Johnson DD, Almeida JS. Prediction of pelvic organ prolapse using an artificial neural network. Am J Obstet Gynecol. 2008 Aug;199(2):193.e1-6. doi: 10.1016/j.ajog.2008.04.029. Epub 2008 Jun 4.
- Serati M, Salvatore S, Siesto G, Cattoni E, Braga A, Sorice P, Cromi A, Ghezzi F, Bolis P. Urinary symptoms and urodynamic findings in women with pelvic organ prolapse: is there a correlation? Results of an artificial neural network analysis. Eur Urol. 2011 Aug;60(2):253-60. doi: 10.1016/j.eururo.2011.03.010. Epub 2011 Mar 21.
- Grunebaum A, Chervenak J, Pollet SL, Katz A, Chervenak FA. The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology. Am J Obstet Gynecol. 2023 Jun;228(6):696-705. doi: 10.1016/j.ajog.2023.03.009. Epub 2023 Mar 15.
- Johnson CM, Bradley CS, Kenne KA, Rabice S, Takacs E, Vollstedt A, Kowalski JT. Evaluation of ChatGPT for Pelvic Floor Surgery Counseling. Urogynecology (Phila). 2024 Mar 1;30(3):245-250. doi: 10.1097/SPV.0000000000001459.
- Acker A, Senapati S, Dokras A. Barriers to access: findings from an implementation study of an artificial intelligence-augmented 2-way chatbot for fertility care. Fertil Steril. 2023 Jul;120(1):199-201. doi: 10.1016/j.fertnstert.2023.04.016. Epub 2023 Apr 20. No abstract available. Erratum In: Fertil Steril. 2024 Apr;121(4):711. doi: 10.1016/j.fertnstert.2024.01.006.
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 (推定)
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
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- HHC-2024-0097
個々の参加者データ (IPD) の計画
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