정보 제공 챗봇
2026년 3월 26일 업데이트: LIU Qi Charlotte, The Hong Kong Polytechnic University
육종 환자를 위한 공동 설계, AI 기반 정보 제공 챗봇의 개발 및 평가: 파일럿 무작위 대조 시험
이 연구는 육종 환자의 정보 요구를 해결하기 위해 ChatGPT 기반 AI 육종 챗봇(ASCC)의 개발 및 실현 가능성과 예비 효과를 검토하는 것을 목표로 합니다.
우리는 다음과 같이 가정했습니다: 1) ASCC는 우수한 사용성을 보일 것입니다; 2) 연구는 모든 실현 가능성 지표 측면에서 실현 가능할 것입니다; 3) 실험군은 중재 완료 시 대조군보다 향상된 만족도와 자기효능감, 감소된 불안과 스트레스를 보고할 것입니다.
ASCC는 공동 설계 접근법을 사용하여 개발될 것입니다.
이후 협력 병원의 세 개 종양학 병동에서 파일럿 무작위 대조 시험이 수행될 것입니다.
78명의 육종 환자를 모집하여 실험군(n=39)과 대조군(n=39)으로 무작위 배정할 것입니다.
실험군은 24/7 음성 또는 텍스트로 질병 관련 질문에 대해 ASCC를 한 달 동안 사용할 것이며, 대조군은 일반적인 치료를 받을 것입니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
78
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Qi LIU, PhD
- 전화번호: 85255741349
- 이메일: charlotte-qi.liu@polyu.edu.hk
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:
- (1) 연부 조직 육종으로 진단받은 경우;
- (2) 어떤 단계에서든 활성 치료를 받고 있는 경우;
- (3) 만 18세 이상;
- (4) 광둥어, 만다린 및 영어를 구사할 수 있는 경우;
- (5) ASCC 사용이 가능한 전자 기기에 접근할 수 있는 경우
제외 기준:
- (1) 신체적 또는 정신적 상태가 불안정한 환자;
- (2) 논리적으로 의사소통할 수 없는 경우;
- (3) 지난 한 달 동안 육종 정보를 얻기 위해 챗봇(예: ChatGPT, Deepseek)을 사용한 경우;
- (4) 의료 시스템에 기록된 정신 건강 장애
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: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: ASCC
코디자인 접근법을 사용하여 ChatGPT를 기반으로 구축된 AI 기반 육종 챗봇(ASCC).
|
실험군 참가자들은 한 달 동안(주당 15분) 의료 전문가의 표준 정보와 함께 웹페이지를 통해 ASCC에 접근하게 됩니다.
|
|
다른: 대조군
의사-환자 상담 및 병원의 표준 정보
|
대조군 참가자는 의사-환자 상담(예: 진단, 치료, 의학적 검사)을 통한 표준 정보 및 병원 제공 육종 및 치료 안내서를 포함한 일상적인 임상 치료를 받게 됩니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
스크리닝율
기간: 이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
연구팀이 스크리닝한 육종 환자 수를 육종 환자 수로 나누어 계산합니다.
|
이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
|
적격률
기간: 이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
선별된 참가자 수로 적격 참가자 수를 나누어 계산합니다.
|
이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
|
동의율
기간: 이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
개입군과 대조군에 무작위 배정된 참가자 수를 동의를 제공한 참가자 수로 나누어 계산했습니다.
|
이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
|
무작위 배정률
기간: 이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
참여 자격이 있는 사람 수로 연구 참여에 동의한 참가자 수를 나누어 계산합니다.
|
이 프로젝트의 등록 기간 동안.
|
|
참석률
기간: 중재 전과 중재 직후(T1)
|
무작위 배정된 참가자 수로 중재를 완료한 참가자 수를 나누어 계산됨
|
중재 전과 중재 직후(T1)
|
|
유지율
기간: 중재 전 및 중재 직후 (T1)
|
참여자 수를 무작위 배정된 참여자 수로 나누어 계산합니다.
이 계산은 그룹별로 수행됩니다. |
중재 전 및 중재 직후 (T1)
|
|
완료율
기간: 기준선 및 중재 직후 (T1)
|
배포된 설문지 수를 설문지를 반환한 참가자 수로 나누어 계산합니다.
무작위 배정된 참가자 수를 연구에 남아 있는 참가자 수로 나누어 계산합니다.
이는 그룹별로 계산됩니다.
|
기준선 및 중재 직후 (T1)
|
|
누락된 데이터의 비율
기간: 기준선 및 중재 직후 (T1)
|
데이터 세트의 결측값 비율로 계산됩니다.
알 수 없거나 공백 값은 결측값으로 간주됩니다.
|
기준선 및 중재 직후 (T1)
|
|
부작용
기간: 중재 직후 (T1)
|
부작용은 연구 기간 중에 존재하지 않거나 악화된 것으로 보이는 불리하고 의도하지 않은 사건으로 정의됩니다.
|
중재 직후 (T1)
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
정보 만족도
기간: 기준선 및 중재 직후 (T1)
|
EORTC QLQ-INFO25은 참가자들이 받은 정보에 대한 만족도를 평가하는 데 사용됩니다.
25개 항목을 4점 리커트 척도('전혀 없음' = 1점에서 '매우 많음' = 4점)로 채점하며, 점수가 높을수록 정보 만족도가 높음을 나타냅니다.
|
기준선 및 중재 직후 (T1)
|
|
불안과 스트레스
기간: 중재 전과 중재 직후 (T1)
|
불안과 스트레스를 평가하기 위해 Depression Anxiety Stress Scale-21(DASS-21)을 사용합니다.(36)
21개 항목은 4점 리커트 척도로 점수를 매기며, 점수가 높을수록 증상이 더 심각함을 나타냅니다. |
중재 전과 중재 직후 (T1)
|
|
자기효능감
기간: 기준선 및 중재 직후 (T1)
|
자기 효능감은 신뢰도와 타당도가 우수한 건강 증진을 위한 사람들의 전략(SUPPH)을 사용하여 평가될 것입니다.
이 28항목 리커트 척도는 자기 관리 자기 효능감을 측정하며, 점수가 높을수록 자기 효능감에 대한 더 긍정적인 인식을 나타냅니다.
|
기준선 및 중재 직후 (T1)
|
|
시스템 사용성 척도
기간: 개입 직후 (T1)
|
디지털 건강 솔루션의 사용성을 측정하기 위해 시스템 사용성 척도(SUS)가 사용됩니다. 이는 5점 리커트 척도(0-100점)로 평가되는 10개 항목으로 구성됩니다.
평균 점수가 68점을 초과할 경우, 챗봇은 매우 사용하기 쉬운 것으로 간주됩니다.
|
개입 직후 (T1)
|
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 (추정된)
2027년 4월 1일
기본 완료 (추정된)
2028년 7월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 7월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 11월 18일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 3월 26일
처음 게시됨 (실제)
2026년 4월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 1일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 26일
마지막으로 확인됨
2025년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- ASCC Intervention
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
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. .