大規模言語モデルベースの教育ツールの眼内レンズ選択肢への有効性

白内障の患者は、手術日までに、どのタイプの人工レンズを眼内に挿入するかを選択する必要があります。 一部のレンズは標準的なもので、通常は保険でカバーされます。 他の「プレミアム」レンズには、眼鏡の必要性を減らすなどの様々な利点がありますが、通常は自己負担費用が必要です。

多忙な外来診療と、白内障手術の絶え間なく変化する世界における人工レンズ選択の複雑さが組み合わさることで、患者は利用可能なレンズオプションについて混乱しがちです。 プレミアムレンズに関する教育資料は豊富に存在しますが、アクセシビリティに制限があり、単一の教育レベルで標準化されています。

したがって、本研究では、患者が医師との相談前に、OpenAIのCustom GPTによる短いLLM駆動のAIガイド付き説明を受けることで、診察の効率性、医師の説明、および患者のレンズオプション理解が向上するかどうかを検証したいと考えています。 標準治療群と標準治療プラスAI教育群の2群を比較します。

本研究のLLMは、研究参加者に対してプレミアム眼内レンズ（IOL）オプションに関する補足情報を提供することを目的としており、疾患の診断、治癒、治療、および/または緩和における医療専門家の代わりになることを意図したものではありません。 この研究は、患者が様々なIOLオプションを閲覧し学ぶための検証済み健康パンフレットを提供することに類似しており、言い換えれば、患者の選択肢理解を促進するものです。

LLMは、十分な指示を提供するために、複数の医療専門家およびMD専門家によってトレーニングされます。 情報源には、検証済みのオンラインリソースおよびMD情報が含まれます。

研究者は、大規模言語モデルベースの教育ツールが、診察効率、医師の説明、および患者の眼内レンズオプション理解を改善できるかどうかを知りたいと考えています。 本研究の新たな知見は、将来の白内障カウンセリングの提供方法を導き、クリニックが一般的な情報の繰り返しではなく、個別化された質問により多くの時間を費やすのに役立つ可能性があります。