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대형 언어 모델 기반 근시 보조 시스템 개발 및 검증

2025년 3월 11일 업데이트: The Hong Kong Polytechnic University
근시는 전 세계적으로 급속히 증가하는 건강 문제로, 맞춤형 의료 전략을 촉진할 수 있는 고급 도구가 시급히 필요합니다. 대규모 언어 모델과 같은 인공 지능(AI) 기반 솔루션은 안과 의료를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이 연구에서 연구자들은 다음과 같은 주요 목표를 가지고 환자 중심의 LLM(대형 언어 모델) 기반 근시 보조 시스템을 검증하는 것을 목표로 합니다. 1) LLM 모델이 높은 수준의 보고서를 생성하고 근시 자체 평가를 돕는 능력을 평가합니다. 일차 진료 환자의 근시; 2) 근거 중심의 의학 중심 질문에 대한 답변과 근시 환자의 진료소 내 전반적인 만족도 향상에 대한 성과를 평가합니다.

연구 개요

상세 설명

근시는 특히 어린이와 청소년에게 영향을 미치며 전 세계적으로 급속히 증가하고 있는 건강 문제입니다. 근시가 진행되면 근시 황반변성과 같은 심각한 합병증이 발생하여 시력과 삶의 질에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 근시 확산이 증가함에 따라 맞춤형 의료 전략을 촉진할 수 있는 고급 도구가 시급히 필요합니다. 대규모 언어 모델과 같은 인공 지능(AI) 기반 솔루션은 안과 의료를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 그럼에도 불구하고 실제 임상 환경에서의 효과와 안전성은 완전히 연구되지 않았습니다.

이 연구에서 연구자들은 다음과 같은 주요 목표를 가지고 환자 중심의 LLM(대형 언어 모델) 기반 근시 보조 시스템을 검증하는 것을 목표로 합니다. 1) LLM 모델이 높은 수준의 보고서를 생성하고 근시 자체 평가를 돕는 능력을 평가합니다. 일차 진료 환자의 근시; 2) 근거 중심의 의학 중심 질문에 대한 답변과 근시 환자의 진료소 내 전반적인 만족도 향상에 대한 성과를 평가합니다. 본 연구 결과는 의료 분야에서 GPT 모델을 적용하는 데 귀중한 통찰력을 제공하여 의료 서비스의 접근성과 품질을 향상시키는 데 크게 기여할 것입니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

70

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

    • Hong Kong
      • Hong Kong, Hong Kong, 중국, 000
        • The Hong Kong Polytechnic University

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  1. 6세부터 75세까지의 외래 환자 참가자.
  2. 의료 목적으로 안과 검진을 받는 참가자입니다.
  3. 양안 모두 선명한 안과영상을 생성할 수 있는 참가자
  4. 디지털 의학 관련 연구 경험이 없음
  5. 서면 동의를 받아 본 연구에 참여하는 데 동의합니다.

제외 기준:

  1. 본 연구에 참여를 꺼리는 참가자
  2. 연구 내용을 이해하지 못하는 참가자.
  3. 최근 안과 수술을 받은 참가자 또는 근시 평가와 관련된 영상 결과의 해석에 영향을 미칠 수 있는 심각한 안구 질환(예: 심한 유리체 출혈, 백내장, 각막 백혈종 등)이 있는 참가자는 연구에서 제외됩니다.
  4. 흐릿함, 아티팩트, 노출 부족 또는 노출 과다를 포함하여 안과 이미지의 품질이 좋지 않은 참가자.
  5. 기타 평가자가 판단한 부적합 사유

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: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 환자 중심의 보조 시스템
참가자들은 LLM(Large-Language Model) 기반의 환자 중심 보조 시스템을 통해 10분 동안 외래 방문 절차에 참여했습니다.
참가자는 의사와 정기적으로 대면 상담을 하기 전에 태블릿 장치에 내장된 LLM 모델 인터페이스를 사용하여 10분간 의료 상담을 받게 됩니다. 실험이 진행되는 동안 참가자들은 위험 요인, 증상, 진단, 검사, 치료, 조언 및 주의 사항 등을 다루는 자유로운 대화에 참여할 수 있었습니다. 안과 영상 검사를 마친 참가자는 결과를 보조 모델에 입력하여 생성되도록 요청받습니다. 구조화된 보고서.
간섭 없음: 대조군
참가자들은 LLM(Large-Language Model) 기반의 환자 중심 보조 시스템이나 유사한 인공지능 지원 없이 10분 동안 외래 방문 절차에 참여했습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
만족도
기간: 외래 방문 시술 직후
LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 환자 중심 보조 시스템 사용 유무에 따른 임상 경험에 대한 참가자의 만족도를 평가했습니다. 총 만족도 점수는 설문지(Patient User Satisfaction Scale)를 사용하여 보고되었으며, 이는 참가자의 임상 경험에 대한 만족도와 자신의 문제 해결 효과를 평가했습니다. 설문지는 5점 Likert 척도로 측정되었으며, 1은 매우 동의하지 않음을 나타냅니다. 5는 강력하게 동의함을 나타냅니다. 점수가 높을수록 만족도가 더 높은 것을 의미합니다.
외래 방문 시술 직후

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
참가자가 의사의 근시 관리 조언을 채택하는지 여부
기간: 외래 방문 시술 직후
참가자가 근시 관리를 위해 의사의 권장 사항을 따르는지 여부를 평가하는 이진 결과입니다. 이는 참가자가 근시를 조절하거나 관리하기 위해 제공된 처방된 치료법이나 중재를 구현하는지 여부에 중점을 둡니다.
외래 방문 시술 직후

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Mingguang He, M.D, Ph.D, The Hong Kong Polytechnic University

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 9월 21일

기본 완료 (실제)

2024년 10월 26일

연구 완료 (실제)

2024년 10월 26일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 9월 11일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 9월 19일

처음 게시됨 (실제)

2024년 9월 23일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 3월 11일

마지막으로 확인됨

2025년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • HSEARS20240229009

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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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