EyeTeacher人工知能プラットフォームの医学教育機能に関する研究 (CERES)
生成型人工知能と大規模言語モデルの台頭により、医学教育は大きな変革を迎えています。 多くの研究が、従来の教育的知識習得の限界と、医学教育、研修医研修、臨床従事者の継続教育に対する人工知能の潜在的な影響を浮き彫りにしています。 しかし、AIを統合した教育の有効性に関する実際の実験は不足しています。
人工知能は、地理的位置や言語に制限されない広範な教育リソースとツールを提供できるため、質の高い医学教育へのアクセスの障壁が低くなり、教育の公平性が促進されます。 ただし、異なる医療機関や医療システムによってトレーニングされた AI モデルのパフォーマンスは異なる場合があります。
より普遍的でアクセスしやすく、質の高い相互接続された教育旅行を提供すること。 私たちは、基礎モデルと大規模な言語モデルに基づいて開発された仮想眼科教師を開発しました。 EyeTeacher と名付けられたこのモデルは、訓練を受けていない医学生に包括的な理論的知識と臨床スキルの向上を提供します。 さまざまな国の眼科教育システムや言語にわたる EyeTeacher の有効性を検証するために、ランダム化比較試験を実施する予定です。 この試験では、すべての参加者の臨床能力を評価し、従来の教育方法と比較したシステムの長所と短所を調査します。
調査の概要
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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London、イギリス、EC1V 2PD
- Moorfields Eye Hospital
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Tamil Nadu
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Chennai、Tamil Nadu、インド、600 006
- Sankara Nethralaya
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Victoria
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Melbourne、Victoria、オーストラリア、3010
- University of Melbourne
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Greater Accra Region
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Accra、Greater Accra Region、ガーナ、P.O. Box LG 586
- University of Ghana
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Kuala Lumpur
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Kuala Lumpur、Kuala Lumpur、マレーシア、50603
- University of Malaya
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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、430022
- Peking Union Medical College Hospital
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Jiangsu
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Nanjing、Jiangsu、中国、210019
- BenQ Medical Center, Nanjing Medical University Affiliated Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 眼科科目を履修していない臨床医学生
- 21～40歳
- 性別制限なし
- インフォームドコンセントフォームに署名する
除外基準:
- 研究計画書の拒否。
- 参加者がアンケートを理解して回答することに消極的であるか、回答できない。
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：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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実験的：介入群
医学部で眼科の通常の講義を受講する前に、EyeTeacherの講義を受講してください。
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介入グループにランダムに割り当てられた参加者は、コース開始の 1 週間前に、ユーザー名、パスワード、ユーザー マニュアルとともに EyeTeacher システムへのアクセス権を受け取ります。
Web サイトの指示に従い、各コースの前後にクイズに答えます。
EyeTeacher のカリキュラムを完了した後、最初の試験（試験 1）を受け、一連のアンケートに回答します。
学習のために教室が提供されますが、学習場所に制限はありません。
EyeTeacher セクションに続いて、参加者は EyeTeacher システムのサポートを受けて、通常のトレーニング プログラムの眼科コースに参加します。
眼科投稿の評価基準（審査2）に従って評価されます。
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介入なし：対照群
医学部で定期的に眼科の講義を受講します。
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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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眼科検査の等級
時間枠：講義を完了してから 1 日後
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タイトル: 眼科理論試験。 試験には眼科の知識に関する 40 問の多肢選択問題と 2 つの論述問題が含まれており、参考資料を使用せずに 1 時間以内に完了する必要があります。 試験は、標準化された解答キーに基づいて専門家によって採点されます。 スコアの範囲は 0 ～ 100 で、スコアが高いほど眼科の知識が深く理解されていることを示します。 介入グループと対照グループの両方の生徒は、EyeTeacher システムで指定された時間内に試験を完了します。 データはシステムのバックエンドで収集されます。 |
講義を完了してから 1 日後
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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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眼科の勉強の時間
時間枠：講義を完了してから 1 日後
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介入群の各教育モジュールの使用に費やされた学習時間は EyeTeacher システムの Web サイトによって追跡され、対照群の学習時間と介入群のシステム外の学習時間はアンケートによって収集されます。 アンケートのタイトル: 眼科の学習時間 アンケートは穴埋め形式の質問で構成されており、時間は分単位で測定されます。 内容には、授業時間、演習時間、ディスカッション時間、参考資料の閲覧時間が含まれます。 介入群と対照群の両方に対するアンケートは EyeTeacher システム上で完了し、データはバックエンドを通じて収集されます。 |
講義を完了してから 1 日後
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生徒からの指導に対するフィードバック
時間枠：講義を完了してから 1 日後
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アンケートのタイトル: 眼科学習のフィードバック: スコアリングにはリッカートスケールが使用されます。 トピックには、コース設計、教師の指導、共感に対する学生の評価、ならびに学生の自己評価と眼科への関心の評価が含まれます。 介入群と対照群の両方に対するアンケートは EyeTeacher システム上で完了し、データはバックエンドを通じて収集されます。 |
講義を完了してから 1 日後
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協力者と研究者
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出版物と役立つリンク
一般刊行物
- He B, Kwan AC, Cho JH, Yuan N, Pollick C, Shiota T, Ebinger J, Bello NA, Wei J, Josan K, Duffy G, Jujjavarapu M, Siegel R, Cheng S, Zou JY, Ouyang D. Blinded, randomized trial of sonographer versus AI cardiac function assessment. Nature. 2023 Apr;616(7957):520-524. doi: 10.1038/s41586-023-05947-3. Epub 2023 Apr 5.
- Benitez TM, Xu Y, Boudreau JD, Kow AWC, Bello F, Van Phuoc L, Wang X, Sun X, Leung GK, Lan Y, Wang Y, Cheng D, Tham YC, Wong TY, Chung KC. Harnessing the potential of large language models in medical education: promise and pitfalls. J Am Med Inform Assoc. 2024 Feb 16;31(3):776-783. doi: 10.1093/jamia/ocad252.
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
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- THU01-20240100
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?
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
米国FDA規制機器製品の研究
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