AI生成、血液がん患者向けの個別化質問プロンプトリスト介入
2026年5月28日 更新者：Washington University School of Medicine
GPT-QPLの実現可能性と予備的有効性：血液がん患者向けAI生成パーソナライズ質問プロンプトリスト介入
本研究の目的は、血液がん患者向けに人工知能（AI）が生成する個別化質問プロンプトリスト（外来診療時に尋ねる提案質問のリスト）の実現可能性と予備的有効性を評価することです。
介入は、標準化されたプロンプトを患者の個々の特性と懸念事項に合わせて調整することを含みます。
このプロンプトを使用して、ワシントン大学（WashU）のHIPAA準拠ChatGPTに個別化された外来診療用質問リストを生成させます。
分析では、個別化QPLが患者の質問行動、コミュニケーション自己効力感、疾患及びその治療に関する得られた情報の量と満足度に与える影響を評価します。
サブ分析では、WashU ChatGPTによって生成された質問のパターンを探求します。
患者はまた、WashU-ChatGPT生成質問リストの認識された有用性と使いやすさ、AIチャットボットの使用に関する態度と意図、将来独立してAI支援による事前診療質問ブレインストーミングに従事するかどうかに関するフィードバックを提供します。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
40
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。
研究連絡先
- 名前：Jessica Hahne, MA, MPH
- 電話番号：314-935-6173
- メール：hahne.j@wustl.edu
研究場所
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Missouri
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St Louis、Missouri、アメリカ、63110
- 募集
- Washington University School of Medicine
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コンタクト：
- Jessica Hahne, MA, MPH
- 電話番号：314-935-6173
- メール：hahne.j@wustl.edu
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主任研究者：
- Jessica Hahne, MA, MPH
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副調査官：
- Brian D Carpenter, Ph.D.
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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
電子健康記録（EHR）スクリーニングにより決定される適格基準：
- ICD-10コードC81-C88で定義されるリンパ腫、またはICDコードC90.0-C90.02で定義される多発性骨髄腫の診断記録があること
参加施設の外来腫瘍科クリニックにおいて、今後1ヶ月以内に予定されているフォローアップ予約があること。 参加クリニックは以下の通り：
- David Russler-Germain医師：外来リンパ腫クリニック
- Michael Slade医師：外来多発性骨髄腫クリニック
緩和目的のみで行われるレジメンとは対照的に、疾患の治癒または管理を目的とした化学療法を、1〜4週間に1回の頻度で受けていること。
- 適格なリンパ腫患者については、これには非ホジキンリンパ腫に対するR-CHOP（リツキシマブ、シクロホスファミド、ドキソルビシン／ヒドロキシダウノルビシン、ビンクリスチン、プレドニゾン）や、ホジキンリンパ腫に対するABVD（アドリアマイシン／ドキソルビシン、ブレオマイシン、ビンブラスチン、ダカルバジン）などの一般的に処方される治療組み合わせが含まれるが、これらに限定されない（いずれのレジメンも3週間ごとに頻繁に投与される）
- 多発性骨髄腫患者については、適格性は化学療法治療の「導入」段階にある患者に限定され、多くの場合、患者は4週間に1回外来受診する必要がある
- 登録時点で20歳から99歳まで（18〜19歳および99歳を超える患者は除外される。これにより、研究チームは患者の年齢を10年単位の範囲（例：「私は20代、30代、40代などの患者です」）としてのみ具体的に記述する標準化されたプロンプトを使用してWashU ChatGPTから質問を引き出すことができる）
- 医療ケアに独立して同意できること（法的に認められた代理人や認知障害の診断記録がないこと）
その後の募集電話により決定される適格基準：
- 患者自己申告に基づき、電子機器や紙上の資料を読む能力および医療提供者との診察中に口頭でコミュニケーションをとる能力を妨げる視覚障害や英語リテラシーの制限がないこと
- 電子メールを使用できること（同意書はDocuSignおよび関連する電子メールを通じて電子的に配布される）、電子によるインフォームドコンセントの正常な完了に基づく
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：ヘルスサービス研究
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- 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：GPT-QPL：AI生成の個人向け質問プロンプトリスト
参加者は、介入前の1回目の診察時と、AI生成の個別化質問プロンプトリストが提供された後の介入後の2回目の診察時にアンケートを完了します。
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研究チームのメンバーが、患者の人口統計学的特性（EHRスクリーニングとベースラインデモグラフィック調査から）および懸念事項（ディストレスターモメーター問題チェックリストと面接から）に合わせてパーソナライズされたQPLを作成します。
他の名前：
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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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コミュニケーション自己効力感の変化
時間枠：アポイントメント1（介入前）およびアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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アポイントメント1（介入前）およびアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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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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EORTC QLQ-INFO25の短縮版で測定された、受け取ったがん情報量の認識の変化
時間枠：予約1（介入前）と予約2（介入後）（推定12週間）
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予約1（介入前）と予約2（介入後）（推定12週間）
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EORTC QLQ - INFO25で測定されたがん情報への満足度の変化
時間枠：予約1（介入前）と予約2（介入後）（推定12週間）
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予約1（介入前）と予約2（介入後）（推定12週間）
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診療中の質問数の変化
時間枠：アポイントメント1（介入前）およびアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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アポイントメント1（介入前）およびアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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AIチャットボットを医療タスクに使用する意向の自己申告度の変化
時間枠：アポイントメント1（介入前）とアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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アポイントメント1（介入前）とアポイントメント2（介入後）（推定12週間）
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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。
捜査官
- 主任研究者：Jessica Hahne, MA, MPH、Washington University School of Medicine
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
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12月26日
一次修了 (推定)
2026年8月31日
研究の完了 (推定)
2026年8月31日
試験登録日
最初に提出
2025年11月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年11月7日
最初の投稿 (実際)
2025年11月12日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月28日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 202509134
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
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
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