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암 공유 의사 결정을 위한 대규모 언어 모델의 사용과 수용

2026년 4월 26일 업데이트: Technical University of Munich

환자, 대중 및 의료 전문가 간의 종양학적 공유 의사결정에서 대규모 언어 모델의 사용과 수용

본 연구는 암 환자, 일반 대중, 의료 전문가가 종양학에서 건강 관련 공유 의사 결정을 위해 대형 언어 모델(예: ChatGPT)을 어떻게 사용하고 인식하는지 조사합니다. 44명의 전문가가 참여한 두 차례의 델파이 과정을 통해 개발되고 검증된 설문지를 사용하여 30개국의 7,151명의 참가자를 대상으로 횡단면 조사가 수행되었습니다. 본 연구는 건강 정보를 위한 대형 언어 모델 사용의 현재 패턴, 신뢰성과 프라이버시에 대한 우려를 포함한 도입 장벽, 공유 의사 결정에서 이러한 도구에 대한 미래 기대, 그리고 도입의 인구통계학적 예측 요인을 평가했습니다. 참가자는 2025년 3월부터 5월까지 Prolific 플랫폼을 통해 모집되었으며, 지난 5년 내에 진단받은 암 환자, 미국과 영국의 일반 인구 구성원, 활발한 환자 접촉이 있는 면허를 보유한 의료 전문가라는 세 그룹을 대상으로 계층화된 표본 추출이 이루어졌습니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

상세 설명

공유 의사 결정은 임상의가 환자가 치료 결정에 도달하도록 지원하는 협력적 과정입니다. 종양학에서의 중요성에도 불구하고, 구조화된 공유 의사 결정은 일상적인 임상 실무에서 여전히 드뭅니다. 대규모 언어 모델은 환자가 의료 정보에 접근하고 이해할 수 있는 새로운 방법을 제공하지만, 핵심 이해관계자들이 이러한 도구를 건강 결정에 대해 어떻게 인식하고 사용하는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

이 관찰 연구는 델파이 합의 방법론과 횡단면 설문 조사 배포를 결합한 순차적 혼합 방법 설계를 사용했습니다. 8개 영역(임상 인공지능, 기술 개발, 종양학, 심리학, 역학, 환자 옹호, 윤리, 법률 전문성)에 걸친 44명의 전문가 패널이 두 차례의 델파이 라운드를 통해 평가 도구를 개발하고 검증하여 89개 항목에 합의를 달성했습니다. 최종 도구는 52개의 정량적 항목과 8개의 질적 프롬프트를 포함하여 일반적 대규모 언어 모델 사용과 의료 특화 대규모 언어 모델 사용을 구분했습니다.

이 연구는 세 개의 코호트를 모집했습니다: 5년 이내 자가 보고 진단을 받은 2,316명의 암 환자, 미국과 영국 출신의 2,000명의 일반 인구 구성원, 그리고 2,835명의 면허를 보유한 의료 전문가. 품질 관리에는 주의력 검사, 완료 시간 모니터링, 일관성 검증 및 확인 절차가 포함되어 초기 7,845개 응답 중 694개 응답(8.8%)이 제외되었습니다.

주요 분석에는 카이제곱 검정과 보너페로니 수정이 적용된 ANOVA, 채택 예측 변수를 식별하기 위한 계층적 모델 구축을 포함한 다변량 로지스틱 회귀, 교차표와 k-평균 군집화를 결합한 사용자 세분화가 포함되었습니다. 이 연구는 뮌헨 공과대학교(TUM2024-89-S-SB)의 기관 검토 위원회의 승인을 받았습니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

7151

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 독일
    • Bavaria
      • Munich, Bavaria, 독일, 81675
        • Technical University Munich

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

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Prolific 플랫폼을 통해 모집된 세 개의 코호트: 5년 이내에 진단받은 암 환자(n=2,316), 미국과 영국의 일반 인구 구성원(n=2,000), 그리고 활발한 환자 접촉이 있는 면허를 가진 의료 전문가(n=2,835). 일반 인구 코호트에서는 연령, 성별, 인종 및 교육 수준에 대해 계층화된 표본 추출을 적용하여 할당량을 설정했습니다.

설명

포함 기준:

만 18세 이상 영어 능숙도 정기적인 인터넷 접속 Prolific 연구 플랫폼에 등록 암 환자 코호트: 지난 5년 이내 자가 보고된 암 진단 의료 전문가 코호트: 적극적인 환자 접촉이 있는 면허를 보유한 의료 실무자 일반 인구 코호트: 미국 또는 영국 거주자

제외 기준:

내장된 주의력 확인 질문 실패(4회 확인) 허용 범위를 벗어난 설문 조사 완료 시간(5분 미만 또는 60분 초과) 일관성 검증 알고리즘으로 감지된 직선 응답 패턴 코호트 확인 절차 실패

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
암 환자
과거 5년 이내에 자가 보고한 암 진단을 받은 18세 이상 성인으로, Prolific 플랫폼을 통해 모집되었으며 진단 날짜, 암 유형 및 치료 상태에 대한 선별 질문을 통해 검증되었습니다. n=2,316.
일반 인구
미국과 영국에서 온 18세 이상 성인으로 특정 건강 상태 요건 없이, Prolific 플랫폼을 통해 연령, 성별, 인종 및 교육 수준에 대한 계층화된 표본 할당량을 사용하여 모집되었습니다. n=2,000.
의료 전문가
미국, 영국 및 28개 추가 국가에서 Prolific 플랫폼을 통해 모집된, 의사 및 간호 직원을 포함하여 활발한 환자 접촉을 가진 18세 이상의 면허를 보유한 의료 종사자. n=2,835.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
의료 특화 대규모 언어 모델 사용률
기간: 설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
참가자가 건강 관련 정보를 위해 대형 언어 모델을 사용한다고 보고한 비율로, 5점 리커트 빈도 척도로 측정되며 사용 대 비사용으로 이분화됨.
설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
대규모 언어 모델이 공유 의사 결정을 개선할 것이라는 미래 신념
기간: 설문조사 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월-5월)
참가자 중 대규모 언어 모델이 종양학 분야에서 공유 의사 결정의 질을 향상시킬 것이라고 생각하는 비율, 리커트 척도 응답을 통해 평가됨.
설문조사 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월-5월)
대규모 언어 모델 도입의 장애물
기간: 설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
건강 결정을 위한 대규모 언어 모델 사용에 대한 우려의 유병률, 신뢰성 우려, 개인정보 보호 우려 및 인간 상호작용 선호도를 포함하며, 각각 이분법적(존재 또는 부재)으로 평가됨.
설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
대형 언어 모델 채택의 독립 예측 변수
기간: 설문 완료 시점(단일 평가, 2025년 3월~5월)
계층적 다변량 로지스틱 회귀분석에서 도출된 의료 서비스 특화 대규모 언어 모델 수용에 대한 인구통계학적 및 건강 관련 예측인자(연령, 성별, 민족성, 교육 수준, 디지털 리터러시, 건강 정보 이해에 대한 자신감 포함)의 오즈비
설문 완료 시점(단일 평가, 2025년 3월~5월)
사용자 세분화
기간: 설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
현재 사용량과 인지된 혜택의 교차표 분석을 통해 도출된 데이터 기반 사용자 세그먼트 간 참가자 분포, k-means 클러스터링을 통해 세분화됨: 잠재적 수용자, 신뢰하는 사용자, 저항적인 비사용자, 회의적인 사용자.
설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
의료 전문가 권장 패턴
기간: 설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)
건강 정보 제공을 위해 환자에게 대규모 언어 모델을 추천하는 의료 전문가의 비율, 이들의 개인 사용률과 비교하여.
설문 완료 시점 (단일 평가, 2025년 3월~5월)

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Technical University of Munich

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)

2025년 3월 1일

기본 완료 (실제)

2025년 5월 1일

연구 완료 (실제)

2025년 5월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 4월 6일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 4월 6일

처음 게시됨 (실제)

2026년 4월 13일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 4월 30일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 4월 26일

마지막으로 확인됨

2026년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • LLM-SDM-2025

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

개인 참가자 데이터는 데이터 보호 규정으로 인해 공개적으로 공유되지 않습니다. 이 연구 결과를 뒷받침하는 익명화된 설문 데이터는 합리적인 요청 시 해당 저자에게서 이용 가능합니다.

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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