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당뇨병 환자를 위한 AI 생성 모델의 효과 탐색

당뇨병 환자를 위한 Generative AI-Chatbot의 유용성을 탐색할 계획입니다.

연구 개요

상세 설명

당뇨병은 급속도로 확산되어 상당한 수의 성인에게 영향을 미치고 있으며 총 5억 3,700만 명의 당뇨병 환자가 있습니다. 이 상태는 당뇨병성 망막병증, 족부 궤양, 심장 문제 및 신장 손상으로 이어질 수 있는 다양한 합병증을 유발합니다. 그러나 환자에게 식단, 스트레스 관리 및 체중 조절에 관한 정확한 정보를 제공함으로써 이러한 합병증 중 많은 부분을 완화할 수 있습니다.

Generative Artificial Intelligence 기반 챗봇의 최근 발전은 인간 생활의 다양한 측면에서 지능형 비서로서의 효능을 입증했습니다. 이 연구에서 우리는 환자를 지원하는 이러한 언어 모델의 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다. 우리의 연구 계획에는 환자와 ChatGPT와 같은 챗봇 간의 상호 작용이 포함되며, 사람의 지원 유무에 관계없이 전문가가 이러한 상호 작용을 평가합니다. 또한 챗봇 상호 작용에 대한 환자의 경험과 인식에 대한 피드백을 수집할 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

300

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

파키스탄에서 당뇨병에 걸린 사람들

설명

포함 기준:

  • 파키스탄에 물리적으로 존재
  • 성인(18세 이상)
  • 당뇨병 환자

제외 기준:

  • 동의할 수 없는 성인
  • 아직 성인이 아닌 개인(유아, 아동, 청소년)
  • 죄수

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
간섭
환자는 당뇨병 합병증에 관한 쿼리를 문의하기 위해 Chatbot에 액세스할 수 있습니다.
모든 참가자는 AI-Chatbot에 대한 액세스 권한이 제공되며 당뇨병과 관련된 일상 생활 문제를 묻습니다. 또한 상호 작용 후 챗봇의 답장을 검토하라는 요청을 받습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
당뇨병 환자를 위한 챗봇의 유용성
기간: 한 번
Chatbot의 유용성을 평가하기 위해 MAUQ(mHealth App Usability Questionnaire)를 사용하여 상호 작용 후 환자로부터 피드백을 수집합니다. 우리의 연구는 사용 용이성, 인터페이스, 만족도 및 유용성의 세 가지 섹션으로 구성된 이 설문지의 표 4를 활용할 것입니다. 구체적으로 이 표에 제시된 18개 질문 중 10개에 대한 평가에 초점을 맞출 것입니다. 선택한 질문은 S1, S2, S6, S7, S9, S11, S12, S13, S14 및 S18입니다. 환자는 1에서 5까지의 척도로 응답을 제공합니다. 여기서 "1"은 매우 나쁨을 나타내고 "5"는 매우 좋음을 나타냅니다.
한 번
인터넷 속도
기간: 한 번
인터넷의 최소 다운로드 속도는 채팅 중에 측정됩니다. 이것은 초당 메가 비트로 기록됩니다.
한 번

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
AI 챗봇이 생성한 채팅 응답 분석
기간: 한 번

리커트 척도는 Chatbot의 채팅 응답을 평가하는 데 사용됩니다. 다음 매개 변수는 각 응답, 즉 명확, 완료 및 수정에 대해 전문가가 평가합니다. 명확성과 완전성은 1-5의 범위에서 평가되며, 여기서 1은 품질이 좋지 않음을 의미하고 5는 매우 우수한 품질 응답을 의미합니다.

각 응답의 정확성은 안전하고 최신으로 추가 분석됩니다. 이진법으로 평가됩니다. 예 혹은 아니오.

한 번

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Ghulam Mustafa, Pakistan Council of Scientific and Industrial Research

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 (실제)

2023년 1월 5일

기본 완료 (추정된)

2024년 12월 30일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 3월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 5월 22일

처음 게시됨 (실제)

2023년 5월 31일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 6월 5일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 6월 2일

마지막으로 확인됨

2023년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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