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EyeTeacher 인공지능 플랫폼의 의료교육 역량에 관한 연구 (EyeTeacher)

2024년 12월 29일 업데이트: Tien Yin Wong, Tsinghua University

생성 인공 지능과 대규모 언어 모델의 등장으로 의학 교육은 상당한 변화를 겪고 있습니다. 수많은 연구에서 전통적인 교육 지식 습득의 한계와 인공 지능이 의학 교육, 레지던트 훈련 및 임상 실무자를 위한 지속적인 교육에 미치는 잠재적 영향을 강조했습니다. 그러나 AI 융합교육의 효과성에 대한 실제 실험은 부족하다.

인공지능은 지리적 위치나 언어에 제한을 받지 않는 광범위한 교육 자원과 도구를 제공함으로써 고품질 의학 교육에 대한 접근 장벽을 낮추고 교육 형평성을 촉진할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 다양한 의료 기관이나 의료 시스템에서 훈련된 AI 모델의 성능은 다를 수 있습니다.

보다 보편적이고 접근 가능하며 고품질이며 상호 연결된 교육 여정을 제공합니다. 우리는 기본 모델과 대규모 언어 모델을 기반으로 개발된 가상 안과 교사를 개발했습니다. EyeTeacher라는 이 모델은 훈련받지 않은 의대생에게 포괄적인 이론 지식과 임상 기술 향상을 제공합니다. 다양한 국가의 안과 교육 시스템과 언어에 걸쳐 EyeTeacher의 효과를 검증하기 위해 우리는 무작위 대조 시험을 시행할 계획입니다. 이 시험에서는 모든 참가자의 임상 능력을 평가하고 기존 교육 방법과 비교하여 시스템의 장점과 단점을 탐색합니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

252

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 가나
    • Greater Accra Region
      • Accra, Greater Accra Region, 가나, P.O. Box LG 586
        • University of Ghana
        • 연락하다:
          • Kwesi Amissah-Arthur
          • 전화번호: +233-(0)302-213820
          • 이메일: pad@ug.edu.gh
  • 말레이시아
      • Kuala Lumpur, 말레이시아, 50603
        • University of Malaya
        • 연락하다:
  • 싱가포르
      • Singapore, 싱가포르, 169857
  • 영국
      • London, 영국, EC1V 2PD
        • Moorfields Eye Hospital
        • 연락하다:
  • 인도
    • Tamil Nadu
      • Chennai, Tamil Nadu, 인도, 600 006
        • Sankara Nethralaya
        • 연락하다:
  • 중국
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, 중국, 430022
        • Peking Union Medical College Hospital
        • 연락하다:
  • 호주
    • Victoria
      • Melbourne, Victoria, 호주, 3010
        • University of Melbourne
        • 연락하다:

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

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  • 안과 과목을 이수하지 않은 임상의대생
  • 21~40세
  • 성별 제한 없음
  • 사전 동의서에 서명하세요

제외 기준:

  • 연구 프로토콜 거부.
  • 참가자는 설문지를 이해하고 작성하기를 꺼리거나 완료할 수 없습니다.

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: 중재 그룹
의과대학 정규 안과 강의를 듣기 전 EyeTeacher 강의를 들어보세요.
다른: 눈선생님
중재 그룹에 무작위로 배정된 참가자는 코스 시작 1주일 전에 사용자 이름, 비밀번호 및 사용 설명서와 함께 EyeTeacher 시스템에 대한 액세스 권한을 받게 됩니다. 그들은 웹사이트의 지침을 따르고 각 코스 전후에 퀴즈를 풀게 됩니다. EyeTeacher 커리큘럼을 마친 후 첫 번째 시험(시험 1)을 치르고 일련의 설문지를 작성하게 됩니다. 학습 목적으로 교실을 제공하지만 학습 장소에는 제한이 없습니다. EyeTeacher 섹션에 이어 참가자는 EyeTeacher 시스템의 지원을 받아 정규 교육 프로그램의 안과 과정에 참석하게 됩니다. 안과공고의 평가기준(시험2)에 따라 평가하게 됩니다.
간섭 없음: 대조군
의과대학의 정기적인 안과 강의에 참석하세요.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
안과 검진 등급
기간: 강의 완료 후 1일

제목: 안과 이론 시험. 시험은 안과학 지식과 관련된 객관식 40문제와 논술 2문제로 구성되며, 참고자료를 사용하지 않고 1시간 안에 풀 수 있습니다. 시험은 표준화된 답안에 따라 전문가가 채점합니다. 점수의 범위는 0에서 100까지이며, 점수가 높을수록 안과 지식에 대한 깊은 이해를 의미합니다.

중재 그룹과 통제 그룹의 학생들은 EyeTeacher 시스템에서 지정된 시간 내에 시험을 완료합니다. 데이터는 시스템의 백엔드에서 수집됩니다.
강의 완료 후 1일

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
안과를 공부하던 시기
기간: 강의 완료 후 1일

중재그룹의 각 교육 모듈을 사용한 학습 시간은 EyeTeacher 시스템 웹사이트를 통해 추적되며, 통제그룹의 학습 시간과 중재그룹의 시스템 외 학습 시간은 설문지를 통해 수집됩니다.

설문지 제목: 안과 연구 시간 설문지는 빈칸 채우기 질문으로 구성되며 시간은 분 단위로 측정됩니다. 내용에는 수업 시간, 운동 시간, 토론 시간, 독서 참고 자료 시간이 포함됩니다. 중재 그룹과 통제 그룹 모두에 대한 설문지는 EyeTeacher 시스템에서 작성되며 데이터는 백엔드를 통해 수집됩니다.
강의 완료 후 1일
학생들의 가르침에 대한 피드백
기간: 강의 완료 후 1일

설문지 제목: 안과 연구에 대한 피드백:

채점에는 Likert 척도가 사용됩니다. 주제에는 코스 설계에 대한 학생들의 평가, 교사 지도, 공감뿐만 아니라 안과학에 대한 학생들의 자기 평가와 관심 평가도 포함됩니다.

중재 그룹과 통제 그룹 모두에 대한 설문지는 EyeTeacher 시스템에서 작성되며 데이터는 백엔드를 통해 수집됩니다.
강의 완료 후 1일

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Tsinghua University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (추정된)

2025년 1월 5일

기본 완료 (추정된)

2025년 12월 30일

연구 완료 (추정된)

2025년 12월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 12월 5일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 12월 29일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 12월 29일

마지막으로 확인됨

2024년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • THU01-20240100

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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