SAFE.AI:農村のがんケアにおける経済的エンパワーメントのためのAIベースハイブリッドチャットボットの開発とテスト
SAFE.AI:農村のがん治療における金融エンパワーメントのためのAIベースハイブリッドチャットボットの開発とテスト
調査の概要
詳細な説明
がん治療の費用は2030年までに2460億ドルに達すると予測され、がんは個人にとって最も費用のかかる健康状態の一つとなります。 がんに関連する経済的困難は、精神的健康、健康関連の生活の質、服薬遵守、治療の延期や断念の決定に悪影響を及ぼします。 地方のがん患者と家族は、経済的困難の発生率が高く、移動関連の費用がより多くかかり、特有の雇用と収入のストレスに直面し、専門的ながん治療サービスや提供者(経済的ニーズをサポートするものを含む)へのアクセスが低い状況です。
地方のがん患者と家族のニーズに合わせて設計された経済的毒性介入はほとんどありません。 財務ナビゲーションはがん患者の自己負担費用を効果的に削減できますが、ハンツマンがん研究所(HCI)を含むがんプログラムの財務および地方患者ナビゲーションサービスは過度に負担がかかっています。 ほとんどのセンターは経済的困難に対し予防的ではなく反応的に対応しており、プログラムは移動や雇用の困難など、医療以外のがん費用の原因に対処する準備が不十分です。
このギャップに対処するため、地方のがん患者、介護者、医療関係者からなるコミュニティ諮問委員会を伴う「経済的エンパワーメントのための自己擁護(SAFE)」リソースツールキットが開発されました。 コミュニティ参加型研究では、財務リソースとサポートに関する個別化されたアクセス可能な情報の必要性、支援を求める際の障壁となるスティグマ、および財務ナビゲーションが時間とリソースを要する性質により、がんの影響を受ける地方コミュニティにおけるこれらの必須サービスの普及と到達範囲が制限されていることが明らかになりました。
チャットボット、または会話エージェントは、機械学習を応用して現実的な人間の会話を再現する人工知能(AI)システムの一種です。 明確に定義された情報の境界に基づくスクリプト型チャットボットは、質問に対して正確で信頼性が高く個別化された応答を提供します。 逆に、GPT4のような大規模言語モデル(LLM)を使用するAIベースのチャットボットは、あいまいで自由回答形式の質問に対応しながら、プライバシーを保護し続けることができます。 チャットボットは、複雑な情報伝達を強化し、ユーザーのプライバシーとサポートニーズを促進し、労働力の課題に対処する、個別化されたチャンク化された情報を容易にします。
オープンソースプラットフォームであるGARDE-Chatは、HCIにおける遺伝性がんの健康システムレベルのリスク評価と遺伝子検査のために確立されました。GARDE-Chatはスクリプト型、ハイブリッド型、AIチャットボットをサポートします。 このパイロットテストに先立ち、GARDE-Chatを使用して、SAFEツールキットの内容と検証済みリソースに基づき、経済的毒性に対する応答を提供するように設計されたチャットボットのスクリプト型バージョンを作成します。 チャットボットの大規模言語モデルコンポーネントは、ユーザーがより複雑で自由回答形式の質問を可能にするハイブリッドバージョンに組み込まれ、コミュニティの関係者からの意見で洗練されます。
これは、特に地方コミュニティのがん患者と介護者をサポートするように設計された新しいチャットボットツールを調査する、ランダム化二群並行群パイロット試験です。 約60名の参加者が1:1でランダム化され、ハイブリッドチャットボットまたはAI対応チャットボットのいずれかと対話します。 参加者は、割り当てられたチャットボットを使用して、保険、移動費用、およびがん治療のその他の財務的側面に関する明確で役立つ情報を入手します。 登録された参加者は、3回の調査(事前テスト、事後テスト、2週間後の追跡調査)を完了し、事後テスト前にチャットボットと対話します。 参加者は、事後テストと2週間後の追跡調査の間、自由にチャットボットと対話できます。 参加者は、チャットボットの有用性、使いやすさ、全体的な使用経験についてフィードバックを共有し、二次アウトカム指標の予備的有効性を評価するための事前・事後テスト測定を完了します。 すべての研究活動はオンラインで行われます。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Utah
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Salt Lake City、Utah、アメリカ、84112
- Huntsman Cancer Institute/ University of Utah
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コンタクト:
- Djin Tay, PhD, RN
- 電話番号:801-646-6440
- メール:Djin.Tay@nurs.utah.edu
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主任研究者:
- Djin Tay, PhD, RN
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参加基準
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
説明
対象者(Inclusion Criteria):
- 成人(18歳以上)
- 以下の条件を満たすがん患者またはがん患者の経済的責任を負う介護者:
- ハンツマンがん研究所の5州キャッチメントエリア(ユタ州、アイダホ州、ワイオミング州、モンタナ州、ネバダ州)に居住していること、
- 英語の読み書きが可能であること、
- 米国農務省(USDA)の田園・都市通勤地域コード(RUCAコード4-10)で非都市部と分類される居住ZIPコードに該当する田園地域に住んでいること。
除外基準(Exclusion Criteria):
- この5州地域内に居住していない回答者--SAFEツールキットの資料は、UT、ID、MT、WY、NVを対象とするハンツマンがん研究所の患者集団向けに開発されました。
- スペイン語のみを話す、または英語以外の言語のみを話すグループの回答者--チャットボットの大規模言語モデルは英語で開発されます。 本研究の範囲にはチャットボットの非英語言語トレーニングが含まれていないため、英語の読み書きができない参加者は適切ではない可能性があります。 そのため、スペイン語のみを話す、または英語以外の言語のみを話すグループの参加者は募集しません。 今後の研究では、チャットボットを他の言語に適応させることを予定しています。
- 患者のがん治療の経済的側面に主たる責任を負わない介護者--がん治療の経済的困難というトピックは、治療に経済的に関与していない介護者にとっては関連性が低い可能性があります。
- 非田園地域居住者
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:支持療法
- 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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他の:ルールベースチャットボット
この群に無作為に割り付けられた参加者は、ルールベースのチャットボットを使用するよう求められます。
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ルールベース(スクリプト化)のSAFE.aiチャットボットは、がん関連の経済的毒性を経験している地方のがん患者と介護者に、構造化された正確で一貫性のある情報を提供するために構築されたガイド付き対話ツールです。 このチャットボットは、HCIの5州のキャッチメントエリアにわたる地方の患者、介護者、看護師、財務ナビゲーション専門家で構成されるコミュニティ諮問委員会(CAB)と共同開発された、経済的エンパワーメントのための自己擁護(SAFE)リソースツールキットに基づいています。 すべてのスクリプト化された応答は、質的ニーズ評価セッション中に特定された優先事項を反映しており、コンテンツが地方の患者の経験と現実世界の経済的課題に文化的に適合していることを保証します。 このチャットボットはルールベースの決定木に従います。 ユーザーは画面上に表示される固定オプションのセットから応答を選択することで会話を進めます。 これにより、すべてのコンテンツが臨床的に審査され、安全で一貫性があり、エビデンスに基づく実践に沿っていることが保証されます。 |
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他の:ハイブリッドチャットボット
このアームにランダム化された参加者は、ハイブリッドチャットボットを使用するように求められます
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ハイブリッドSAFE.aiチャットボットは、既存のルールベースシステムを基盤として、大規模言語モデル(LLM)レイヤーを統合し、より柔軟でオープンエンドな会話型インタラクションをサポートします。 ルールベースのチャットボットが事前定義されたコンテンツを通じて構造化された会話を提供する一方で、このハイブリッドアプローチにより、ユーザーは経済的毒性に関する複雑または個別化された質問をすることができます。 安全性と正確性を確保するため、ハイブリッドチャットボットはオープンインターネットから応答を生成することは許可されていません。 ルールベースロジックの一貫性とLLMの適応性を組み合わせることで、ハイブリッドチャットボットは、ユーザーがフォローアップ質問をしたり、微妙な経済的状況を説明したり、自分の言葉で明確化を要求したり、より個別化されたガイダンスを受けながら、SAFEコンテンツへの遵守を確実にすることが可能になります。 |
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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単一項目有益性評価
時間枠:最大2週間
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有用性は、1(非常に役に立たない)から5(非常に役に立つ)までの5段階リッカート尺度を用いて評価されます。
合計スコアは最低1点から最高5点までで、スコアが低いほど有用性が低いと認識されており、スコアが高いほど有用性が高いと認識されています。
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最大2週間
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システムユーザビリティスケール(SUS)
時間枠:最大2週間
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SUSは、10項目から成る5段階のリッカート尺度です(0 = 強く反対、5 = 強く同意)。
合計スコアは最低0点から最高100点までの範囲で、値が低いほど使用性が低く、値が高いほど使用性が高いことを示します。
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最大2週間
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介入の受容性評価尺度 (AIM)
時間枠:最大2週間
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AIMは、4項目、5段階のリッカート尺度(1 = 全く同意しない、5 = 強く同意する)です。合計スコアの範囲は最小4から最大20までであり、低い値は低い受容性を示し、高い値は高い受容性を示します。
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最大2週間
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チャットボットユーザー満足度(CUS)- 満足度サブスケール
時間枠:最大2週間
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CUS尺度の満足度サブスケールは、5項目のリッカート尺度(1=強く反対、5=強く同意)です。
合計スコアは最低5点から最高25点の範囲で、値が低いほどユーザー満足度が低く、値が高いほど満足度が高いことを示します。
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最大2週間
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自動化システム信頼性テスト (TOAST)
時間枠:最大2週間
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TOASTは、9項目からなる7段階リッカート尺度(1=強く同意しない、7=強く同意する)です。
合計スコアの範囲は最低9点から最高63点までであり、値が低いほど信頼度が低く、値が高いほど信頼度が高いことを示します。
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最大2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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自己申告による金銭的悩み
時間枠:最大2週間
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金銭的懸念は、COST(財務的毒性の包括的スコア)評価によって評価されます。 COSTは12項目の5段階リッカート尺度(0=全くない〜4=非常に多い)です。 合計スコアは最低0点から最高44点の範囲で、スコアが低いほど財務的ウェルビーイングが悪く、スコアが高いほど財務的ウェルビーイングが良いことを示します。 このアウトカム指標では、平均COSTスコアを報告します。 |
最大2週間
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健康関連QOL(クオリティ・オブ・ライフ)
時間枠:最大2週間
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健康関連QOLは、36項目の短縮版健康調査票(SF-36)を用いて評価されます。 SF-36には、身体的コンポーネントサマリー(PCS)と精神的コンポーネントサマリー(MCS)の2つの下位尺度があります。 各下位尺度は0〜100の範囲で、スコアが低いほどQOLが悪く、スコアが高いほどQOLが良いことを示します。 このアウトカム指標では、PCSおよびMCSの平均スコアを報告します。 |
最大2週間
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がんへの対処における自己効力感
時間枠:最大2週間
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がんに対処する自己効力感は、Cancer Behavior Inventory-Brief Version(CBI-B)質問票を用いて評価されます。 CBI-Bは12項目、9段階のリッカート尺度(1=まったく自信がない~9=完全に自信がある)です。 CBI-Bの総合スコアは9から108の範囲で、スコアが低いほど自己効力感が低く、スコアが高いほど自己効力感が高いことを示します。 |
最大2週間
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心理社会的苦痛
時間枠:最大2週間
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心理社会的苦痛は、Patient Health Questionnaire-4(PHQ-4)により測定されます。 PHQ-4は4項目、4段階のリッカート尺度(0=まったくない から 3=ほぼ毎日)です。 PHQ-4の総合スコアは0から12の範囲であり、スコアが低いほど心理社会的苦痛が少なく、スコアが高いほど心理社会的苦痛が深刻であることを示します。 |
最大2週間
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ユーザーによるSAFE.AIの活用
時間枠:最大2週間
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SAFE.AIのユーザーエンゲージメントは、AIチャットボットを評価するために開発されたエンゲージメント測定ツールを用いて、事後調査で評価されます。
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最大2週間
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:Djin Tay, PhD, RN、Huntsman Cancer Institute/ University of Utah
出版物と役立つリンク
一般刊行物
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- Heitzmann CA, Merluzzi TV, Jean-Pierre P, Roscoe JA, Kirsh KL, Passik SD. Assessing self-efficacy for coping with cancer: development and psychometric analysis of the brief version of the Cancer Behavior Inventory (CBI-B). Psychooncology. 2011 Mar;20(3):302-12. doi: 10.1002/pon.1735.
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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
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