백내장 수술 후 인공지능 전화의 가능성
2023년 3월 22일 업데이트: Sohel Somani, Uptown Eye Specialists
다양한 인구의 백내장 수술 후 수술 후 관리를 위한 인공지능 전화 통화의 타당성
백내장 수술 후 추가 직접 평가가 필요한 환자를 식별하기 위한 Dora의 임상 안전성, 사용성, 수용성, 만족도, 적절성 및 비용 효율성에 대한 근거를 분석합니다.
백내장 수술 관리에서 Dora의 민감도와 특이성을 평가하기 위해 특히 펀자브어 및 중국어를 사용하는 환자와 같이 문화적으로 다양한 환자와 작업할 때 안과 분야에서 AI 기술을 향상시키기 위해 무엇을 배울 수 있는지 확인합니다.
연구 개요
상세 설명
배경:
백내장은 시력에 영향을 미치는 수정체의 광학 품질 저하로 정의되며 현재 전 세계적으로 실명의 주요 원인입니다. AI는 자동화를 강화하고 효율성을 높이며 환자와 의료 시스템에 가해지는 부담을 줄여 백내장 수술 후 관리를 혁신할 것입니다. 궁극적으로 AI 지원 자동화를 사용하면 백내장 수술 중 및 수술 후 환자 관리를 향상시킬 수 있습니다. 백내장 수술 후 접촉은 자연어 AI 비서인 Dora 에이전트가 제공합니다.
목적과 목표:
Dora는 백내장 수술 후 추가 평가가 필요한 환자를 인식하기 위한 임상적으로 안전하고 사용 가능하며 적절하고 만족스럽고 비용 효율적인 AI 기술입니다.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
250
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Hannah Chiu, MD
- 전화번호: 4162920330
- 이메일: Hannah.H.Chiu@uptowneye.ca
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 대규모 수술 센터에서 복잡하지 않은 백내장 수술을 받는 환자.
제외 기준:
- 표준 수술 후 치료 또는 후속 조치보다 더 필요한 수술 중 임상적으로 중요한 합병증
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 지지 요법
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 복잡하지 않은 백내장 수술을 받는 18세 이상의 모든 환자.
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Dora는 백내장 수술 당일(퇴원 후 2~4시간)과 수술 후 3주차에 다시 환자에게 전화를 겁니다.
수술 당일 Dora 전화는 환자가 통증과 같은 심각한 수술 후 우려 사항이 있는지 평가하고 필요한 경우 수술 후 1일차 방문을 촉구합니다.
수술 후 3주차에 Dora에 전화하면 굴절 문제를 확인하기 위한 후속 조치 및/또는 2차 눈 수술 확인이 이루어집니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Dora는 임상적으로 안전합니다.
기간: 학습 완료까지, 평균 4주
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임상 안전성은 Dora의 임상 결정과 OT 팀의 임상 결정 간의 비교를 통해 평가됩니다.
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학습 완료까지, 평균 4주
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도라 사용 가능
기간: 학습 완료까지, 평균 4주
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시스템 사용성 척도는 기술의 사용성을 평가하는 데 사용됩니다.
점수는 0-100이며, 68점 이상은 평균 이상으로 간주되며 68 미만은 평균 이하입니다.
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학습 완료까지, 평균 4주
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Dora는 임상적으로 적합합니다.
기간: 학습 완료까지, 평균 4주
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시스템 사용성 척도는 기술의 적합성을 평가하는 데 사용됩니다.
점수는 0-100이며, 68점 이상은 평균 이상으로 간주되며 68 미만은 평균 이하입니다.
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학습 완료까지, 평균 4주
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Dora의 임상 비용 효율성
기간: 학습 완료까지, 평균 4주
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비용 효율성은 시스템의 비용을 진료소별 비용(사용된 자원 및 잠재적 직원 근무 시간) 및 환자별 비용(출근에 필요한 이동 및 시간)과 비교하여 평가됩니다.
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학습 완료까지, 평균 4주
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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AI 기술의 다국어 능력
기간: 학습 완료까지, 평균 4주
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심층 인터뷰를 위해 무작위로 선택된 지원자 풀에서 인터뷰를 진행하여 특히 펀자브어 및 중국어 사용 환자와 같이 문화적으로 다양한 환자와 작업할 때 안과 분야에서 AI 기술을 향상시키기 위해 무엇을 배울 수 있는지 확인하여 그들의 안과 분야를 더 잘 이해합니다. 의사소통에 대한 도전과 기술의 이해와 같은 도라와의 경험.
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학습 완료까지, 평균 4주
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
2023년 4월 1일
기본 완료 (예상)
2023년 11월 1일
연구 완료 (예상)
2023년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 8월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 3월 9일
처음 게시됨 (실제)
2023년 3월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 3월 23일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 3월 22일
마지막으로 확인됨
2023년 3월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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