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방사선 치료에서 주간 증상 섭취를 보조하는 AI

2024년 10월 8일 업데이트: jaide

주간 방사선 치료 상담에서 AI 강화 증상 요약 평가: 비교 연구

이 연구는 방사선 치료에서 주간 치료 상담(OTV)의 효율성과 정확성을 높이기 위해 인공 지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM)의 사용을 조사합니다. AI 기반 증상 요약 도구는 시간을 절약하면서 정확성 측면에서 전통적인 의료 검토 방법과 일치할 것이라고 가정합니다. 이 연구에는 골반 방사선 치료를 받는 환자가 포함되어 있으며 골반 재조사를 받거나 수술을 받은 환자는 제외됩니다. 환자는 OpenAI GPT-4 API를 사용하여 생성된 AI 요약과 함께 표준 및 AI 지원 주간 상담을 모두 받게 됩니다. 눈이 먼 종양 전문의는 AI가 생성한 요약과 의사가 생성한 요약의 정확성과 품질을 비교하고, 환자와 의사는 이러한 요약을 평가합니다. 주요 목표는 기존 방법과 비교하여 AI 지원 증상 요약의 정확성과 시간 효율성을 평가하는 것입니다.

연구 개요

상세 설명

이 임상 시험은 골반 부위에 방사선 치료를 받는 환자를 대상으로 AI 기반 증상 요약 도구의 정확성과 시간 효율성을 기존 의료 검토 방법과 비교하여 평가하기 위해 고안된 비교 연구입니다.

가설:

AI 기반 증상 요약 도구는 기존 의료 검토 방법에 비해 정확도가 열등하지 않고 프로세스 시간을 절약할 수 있다고 가정됩니다.

주요 결과:

문서의 정확성: 문서의 품질은 문서 품질의 9가지 핵심 요소(완전성, 정확성, 일관성, 이해도, 관련성, 구성, 간결함, 형식, 전체적인 인상. 맹인 전문 의사는 PDQI-9를 사용하여 AI 생성 요약과 기존 요약을 모두 평가하여 1에서 10까지 점수를 할당합니다.

2차 결과:

시간 효율성: AI 지원 상담과 기존 상담을 완료하는 데 필요한 시간을 기록하고 비교합니다.

의사 만족도: 맞춤 설계된 만족도 설문지는 연구에 참여하는 의사에게 실시됩니다. 이 설문지에는 사용 용이성, 시간 효율성, 정확성 인식 및 전반적인 만족도를 포함하여 만족도의 다양한 측면을 평가하기 위한 리커트 규모의 질문이 포함됩니다.

환자 만족도: 연구에 참여하는 환자에게 맞춤 설계된 만족도 설문지가 제공됩니다. 이 설문지에는 명확성과 이해도, 인지된 정확성, 참여 및 상호 작용, 전반적인 만족도를 포함하여 만족도의 다양한 측면을 평가하기 위한 리커트 규모의 질문이 포함됩니다.

방법론:

환자 선택: 포함 기준을 충족하는 환자가 참여 대상으로 선택됩니다. 골반 재조사 또는 골반 부위의 이전 수술 사례를 제거하기 위해 제외 기준이 적용됩니다.

상담 과정: 환자는 의사와 표준적인 매주 상담을 받게 됩니다. 같은 주에 각 환자는 다른 의사와 별도의 상담을 받게 됩니다. 두 번째 상담 동안에는 의료 감독 하에 증상 설문지가 작성됩니다. 이 설문지의 결과 요약은 OpenAI GPT-4 API를 사용하여 생성됩니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

200

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Rachele Grazziotin, MD
  • 전화번호: (21)3207-4550
  • 이메일: cep@inca.gov.br

연구 장소

      • Rio De Janeiro, 브라질
        • 모병
        • Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva - INCA
        • 연락하다:
          • Rachele Rachele Grazziotin, MD

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

설명

포함 기준:

골반 부위에 방사선 치료를 받는 모든 환자.

제외 기준:

골반재조사 사례 또는 수술 사례.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위화되지 않음
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
활성 비교기: 의사의 표준 주간 증상 평가
의사가 수행하는 표준 주간 증상 섭취량
실험적: AI 보조 증상 섭취
Gen AI 보조 증상 섭취 요약

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
PDQI-9(의사 문서 품질 도구-9)
기간: 2 개월
PDQI-9(Physician Documentation Quality Instrument-9)는 문서의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. PDQI-9는 문서 품질의 9가지 핵심 요소인 완전성, 정확성, 일관성, 이해도, 관련성, 구성, 간결성, 형식화 및 전반적인 인상을 평가하는 검증된 설문지입니다.
2 개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
시간 추적
기간: 2 개월
표준 상담과 AI 지원 상담 모두에 대해 각 환자와 문서 작성에 소요된 총 시간이 기록됩니다.
2 개월
정확성
기간: 2 개월
맹검 전문 종양학자로 구성된 팀이 두 방법으로 생성된 요약을 비교할 것입니다. 정확도 등급은 완성된 설문지의 표로 작성된 데이터를 기반으로 지정됩니다. 환자에게는 AI가 생성한 요약과 의사의 요약이 모두 표시되며 1에서 10까지의 척도로 정확성을 평가하라는 메시지가 표시됩니다.
2 개월
의사 만족도
기간: 2 개월

의사 만족도 평가:

기존 문서화 방법과 비교하여 AI 지원 증상 요약 도구에 대한 의사의 만족도를 평가합니다.

측정 도구:

맞춤 설계된 만족도 설문지는 연구에 참여하는 의사에게 실시됩니다. 이 설문지에는 다음을 포함하여 만족도의 다양한 측면을 평가하기 위한 Likert 규모의 질문이 포함됩니다.

사용 용이성: 의사는 기존 방법과 비교하여 AI 지원 도구를 얼마나 쉽게 찾을 수 있는지 평가합니다.

시간 효율성: 의사는 AI 도구가 환자 상담 및 문서화 중에 시간을 절약하는지 여부를 평가합니다.

전반적인 만족도: AI 도구에 대한 의사의 일반적인 경험을 반영하여 전반적인 만족도 점수가 제공됩니다.

2 개월
환자 만족도
기간: 2 개월

환자 만족도 평가:

기존 문서화 방법과 비교하여 AI 지원 증상 요약 도구에 대한 환자 만족도는 이 시험의 2차 결과로 평가됩니다.

측정 도구:

연구에 참여하는 환자에게는 맞춤형 만족도 설문지가 제공됩니다. 이 설문지에는 다음을 포함하여 만족도의 다양한 측면을 평가하기 위한 Likert 규모의 질문이 포함됩니다.

명확성과 이해: 환자는 기존 문서와 비교하여 AI가 생성한 요약을 얼마나 명확하고 이해하기 쉬운지 평가합니다.

참여 및 상호 작용: 환자는 기존 방법과 비교하여 AI 도구를 사용하여 상담 중에 참여 및 상호 작용 경험을 평가합니다.

만족도: AI 도구에 대한 환자의 일반적인 경험을 반영하여 전반적인 만족도 점수가 제공됩니다.

2 개월

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 (실제)

2024년 7월 22일

기본 완료 (추정된)

2024년 11월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 12월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 7월 18일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 7월 24일

처음 게시됨 (실제)

2024년 7월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 10월 10일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 10월 8일

마지막으로 확인됨

2024년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • BR-001

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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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