生成人工知能 (AI) を使用して患者に優しい退院概要を作成する
2025年6月5日 更新者：NYU Langone Health
生成人工知能を使用して退院概要を患者に優しい言語と形式に変換する
これは非盲検、並行群間、無作為化試験となります。
患者は、退院時の患者に優しい退院指示（介入群）と標準治療を検討するために無作為に割り付けられます。
この介入は、介入グループの患者に追加の医学的文書が与えられるという点で標準治療とは異なります。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
61
段階
- 適用できない
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。
研究場所
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New York
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New York、New York、アメリカ、10016
- NYU Langone Health
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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
説明
包含基準:
- NYULHの入院医療ユニットに入院
- 英語を読んで理解できること
- この研究に喜んで同意できる
除外基準:
- 入院ホスピス
- 自宅ホスピスで退院
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
- 主な目的：処理
- 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：生成AI放電指示
退院時には、患者は退院情報の読みやすさと理解しやすさを高めることを目的として、高度な自然言語処理モデルである GPT-4 によって生成された患者に優しい退院指示を受け取ります。
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高度な自然言語処理モデルである GPT-4 によって生成される、患者に優しい退院指示。
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アクティブコンパレータ：標準的な退院指示
退院時に、患者は標準的な退院指示（つまり、GPT-4 によって生成されたものではない）を受けます。
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標準的な退院指示。
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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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読みやすさとわかりやすさの複合尺度において肯定的な結果をもたらした要約の数
時間枠：1日目（退院時）
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これは複合的な結果の尺度です。 退院概要の読みやすさは、テキストが読者にとってどれだけ難しいかを測定するフレッシュ・キンケイドのグレードレベル評価を使用して測定されます。 Flesch-Kincaid 評価のスコアは次のように評価されます。 0-3: 基本的な読解レベル、(幼稚園または小学校) 3-6: 基本的な読解レベル、(小学校) 6-9: 平均的な読解レベル、(中学校) 9-12: 平均的な読解レベル、(高校) 11-18: 熟練した読者。 理解しやすさは、一次診断と病院介入の簡略化された説明の有無によって評価されます。 1) 一次診断と病院介入の簡略化された説明の存在、および 2) フレッシュ・キンケイドグレードレベルが 6 以上 8 未満の両方を備えた要約は、「肯定的な転帰」があると見なされます。 |
1日目（退院時）
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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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AI によって生成されたコンテンツに加えられた変更
時間枠：1日目（退院時）
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コンテンツに加えられた変更は、編集距離を使用して評価されます。
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1日目（退院時）
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AI が生成したコンテンツ認識調査: 安全性
時間枠：1日目（退院時）
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患者には、与えられた退院指示について安全だと感じるかどうかを尋ねるアンケートが実施される。
合計スコアは、質問に対して「確かにそう思う」または「ややそう思う」と答えた参加者の数です。
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1日目（退院時）
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AI が生成したコンテンツ認識調査: 理解可能性
時間枠：1日目（退院時）
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患者様には「説明が分かりやすかったか」というアンケートを実施させていただきます。
合計スコアは、質問に対して「確かにそう思う」または「ややそう思う」と答えた参加者の数です。
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1日目（退院時）
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AI が生成したコンテンツ認識調査: 共感
時間枠：1日目（退院時）
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患者には、指示が共感的に書かれているかどうかを尋ねるアンケートが実施される。
合計スコアは、質問に対して「確かにそう思う」または「ややそう思う」と答えた参加者の数です。
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1日目（退院時）
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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。
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捜査官
- 主任研究者：Jonah Zaretsky、NYU Langone Health
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)
2025年1月29日
一次修了 (実際)
2025年5月22日
研究の完了 (実際)
2025年5月22日
試験登録日
最初に提出
2024年11月27日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年11月27日
最初の投稿 (実際)
2024年12月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年6月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年6月5日
最終確認日
2025年6月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 23-01544
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?
いいえ
IPD プランの説明
通常の臨床ケアから収集されたデータ。これらのデータは簡単に匿名化したり共有したりすることはできません。
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。