医学における大規模言語モデル使用に対する公衆受容性に及ぼす認識に基づく介入の効果
2025年12月11日 更新者：Liu Jue、Peking University
知覚に基づく介入が医学における大規模言語モデルの使用に対する公衆の受容に影響を与える：ランダム化比較試験
大規模言語モデル（LLM）は医学分野で有望視されていますが、その正確性、一貫性、透明性、倫理面に関する懸念が残っています。
これまで、医学におけるLLMの使用に関する一般の認識や、それらがLLMの医療応用の受容性に役割を果たすかどうかは、完全には理解されていません。
本研究は、医学におけるLLMの使用に関する一般の認識を調査し、認識に対する介入がLLMの医療応用の受容性に影響を与えるかどうかを明らかにすることを目的としています。
調査の概要
詳細な説明
人工知能の急速な進歩により、大規模言語モデル（LLM）は、トリアージ、疾患診断、治療計画、自己モニタリングなど、様々な臨床現場でますます使用されています。
その可能性にもかかわらず、LLMの使用は、正確性、一貫性、透明性の欠如、および倫理的な懸念のために、医療現場では依然として制限されています。
有用性やリスクなどの公衆の認識は、人工知能に対する態度を形成し、その採用を促進または妨げる上で重要な役割を果たします。
しかしながら、私たちの知る限り、医療における認識主導型介入についての認識は不足しており、公衆の認識がLLMの医療応用の受容性に役割を果たすかどうかを検証した先行研究はありません。
したがって、本研究は、医学におけるLLMの使用に関する公衆の認識と、認識に対する介入がLLMの医療応用の受容性に影響を与えるかどうかを調査することを目的としています。
研究の種類
介入
入学 (推定)
3000
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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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100191
- Jue Liu
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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
はい
説明
対象基準：
- 18歳以上
- オンライン調査を完了できる能力がある
- インフォームド・コンセント書に同意して署名すること
除外基準：
- 質問に回答できない、または意思疎通ができない
- 本研究への参加を希望しない
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：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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介入なし：コントロール
介入なし
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実験的：医療における大規模言語モデルの知覚される利点
参加者は、「2023年4月、マサチューセッツ総合病院は、医療用LLMを活用したパイロットプログラムを開始し、救急部門のトリアージと初期診断を支援し、患者の待ち時間の短縮と臨床効率の向上が観察された。」を読むように求められました。
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介入群に割り当てられた参加者は、認識に基づく介入を受けました。
グループ1-3の介入は、それぞれ医学におけるLLMの認識された利点、医学におけるLLMの認識された人種的偏見、医学におけるLLMの認識された倫理的葛藤でした。
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実験的：医療における大規模言語モデルにおける人種的バイアスの認識
参加者は、「2022年11月、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究チームは、最先端の医療LLMが治療計画を推奨する際に人種的偏見を示したことを発見しました。」と読むよう求められました。
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介入群に割り当てられた参加者は、認識に基づく介入を受けました。
グループ1-3の介入は、それぞれ医学におけるLLMの認識された利点、医学におけるLLMの認識された人種的偏見、医学におけるLLMの認識された倫理的葛藤でした。
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実験的：医学における大規模言語モデルの倫理的葛藤の認識
参加者は「2023年2月、欧州の主要な病院ネットワークが、医療用LLMのテスト中にシステム設定エラーにより、部分的に匿名化されたものの依然として機密性の高い患者データを誤って漏洩した。
直接的な患者への被害は発生しなかったものの、この事件はデータプライバシーとセキュリティに関する国民の懸念を高め、関連機関に対しデータ保護対策の緊急見直しを迫ることとなった。」を読む必要があった。
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介入群に割り当てられた参加者は、認識に基づく介入を受けました。
グループ1-3の介入は、それぞれ医学におけるLLMの認識された利点、医学におけるLLMの認識された人種的偏見、医学におけるLLMの認識された倫理的葛藤でした。
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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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大規模言語モデルの医療応用に対する態度を変える参加者の数
時間枠：研究完了まで、平均1年間
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大規模言語モデルを医療に適用することに対する一般の受容度は、はい、わからない、いいえに分類され、これは認識に基づく介入の前後に収集されます。
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研究完了まで、平均1年間
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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。
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11月25日
一次修了 (推定)
2026年10月31日
研究の完了 (推定)
2026年12月31日
試験登録日
最初に提出
2025年12月1日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年12月11日
最初の投稿 (実際)
2025年12月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年12月26日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年12月11日
最終確認日
2025年12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
- NNSF72474005
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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