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일차 의료에서 노인을 위한 인공지능 기반 진단 보조 도구 평가 (INTERLACE)

2026년 7월 8일 업데이트: Gary Weissman, University of Pennsylvania

집단 지성과 모방 학습을 통한 노인 진단 우수성 향상

노인들은 흔히 진단 오류를 경험하며, 이는 직접적인 피해와 의료 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 노인들은 동반 질환 부담, 의학적 복잡성, 허약함, 인지 장애의 비율이 높아 특히 위험합니다. 인공지능 임상 의사 결정 지원 시스템은 노인을 위한 진단 우수성을 촉진하는 유망한 접근 방식을 제공합니다.

이 연구의 목적은 일차 진료에서 노인을 위한 새로운 인공지능 임상 의사 결정 지원 시스템의 수용 가능성과 실행 가능성을 평가하는 것입니다. 이 인공지능 임상 의사 결정 지원 시스템의 목표는 일차 진료 방문 중 진단 지원(예: 적시에 정확한 진단을 돕는 것)과 환자, 의사, 간병인 간의 환자 건강에 관한 의사소통을 지원하는 것입니다.

이 연구에서 참가자들은 일차 진료 방문 시 인공지능 임상 의사 결정 지원 시스템을 사용하고 진단 및 검사 제안을 검토하게 됩니다. 이후 그들은 피드백 설문 조사 및 인터뷰를 완료하여 인공지능 임상 의사 결정 지원 시스템을 사용한 경험에 대한 생각을 나눕니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

40

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 미국
    • Pennsylvania
      • Philadephia, Pennsylvania, 미국, 19104

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

  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

선정 기준:

임상의

  1. 펜실베니아 대학교 건강 시스템에서 근무
  2. 1차 진료 환경(내과, 노인의학, 가정의학, 펜 프라이머리 케어)에서 근무
  3. 65세 이상 성인 환자를 적극적으로 치료

환자

  1. 65세 이상
  2. 참여 중인 1차 진료 임상의와 예정된 진료가 있음
  3. 예정된 진료에서 논의하고자 하는 새롭거나 악화된 건강 문제가 있음

돌봄 제공자

  1. 18세 이상
  2. AI CDSS를 사용하는 진료 중 참여 환자와 동행
  3. 환자에 의해 돌봄 제공자로 식별됨

제외 기준:

다음 기준 중 하나라도 해당하는 개인은 이 연구에서 제외됩니다.

  1. 18세 미만
  2. 연구자의 의견에 따라 정보에 기반한 동의를 제공할 수 없음
  3. 전자 건강 기록에 '연구 연락 금지' 상태가 있음

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 일차 진료 방문에서 INTERLACE 도구 사용
모든 참가자는 1차 진료 방문 시 INTERLACE를 사용하도록 요청받습니다. 이 도구는 휴대용 전자 기기에 표시되며, 각 방문 시 환자, 보호자 및 1차 진료 임상의가 사용할 수 있습니다. 먼저, 환자는 현재 증상을 INTERLACE에 입력합니다. 그런 다음, 이 증상, 최신 활력 징후 및 환자의 병력을 바탕으로 INTERLACE는 진단 및 검사에 대한 제안을 합니다. 환자, 보호자 및 임상의는 이러한 제안을 함께 보고 논의하여 잠재적 진단에 도달할 수 있습니다.
다른: 인공지능 기반 임상 의사 결정 지원 도구 (진단 지원)
INTERLACE는 인공지능 기반의 임상 의사 결정 지원 도구입니다. 환자의 병력, 활력 징후 및 현재 증상을 사용하여 진단 및 검사에 대한 제안을 제공합니다. 이러한 제안은 1차 진료 방문 시 환자, 간병인 및 임상의가 함께 고려하고 논의하여 환자의 증상에 대한 적절한 진단을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
일차 진료 방문에 AI CDSS를 통합하는 타당성 평가
기간: 등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주
참가자는 일차 진료 방문 후 피드백 설문을 통해 개입 측정 가능성(FIM)을 완료합니다. 응답은 5점 리커트 척도로 측정됩니다.
등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주
1차 진료 방문에 AI CDSS를 통합하는 것의 타당성
기간: 등록부터 연구 인터뷰 종료 시점까지 최대 2주
또한 참가자들이 INTERLACE 사용에 장벽을 경험했는지, 방문 중에 유용했는지, 얼마나 오랫동안 사용했는지(모두 7점 리커트 척도로 측정)에 대한 간단한 설문 조사 질문과 반구조화된 인터뷰의 개방형 질문을 통해 타당성을 평가할 것입니다.
등록부터 연구 인터뷰 종료 시점까지 최대 2주
1차 의료 방문 시 AI CDSS 도입의 수용 가능성
기간: 등록부터 연구 인터뷰 종료 시점까지, 최대 2주
참가자는 1차 진료 방문 후 피드백 설문을 통해 개입 수용도 측정(AIM)을 완료합니다. AIM에 대한 응답은 5점 리커트 척도로 측정됩니다.
등록부터 연구 인터뷰 종료 시점까지, 최대 2주
AI CDSS를 1차 진료 방문에 통합하는 것의 수용성
기간: 등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주
참가자들은 또한 수정된 기술수용모델(TAM) 버전을 완료합니다. TAM에 대한 응답은 7점 리커트 척도로 측정됩니다.
등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주
일차 진료 방문 시 AI CDSS 통합의 수용 가능성
기간: 등록 시점부터 연구 종료 면담까지 최대 2주
참가자들은 설문조사 종료 시 AI CDSS를 다른 사람에게 추천할 의향을 평가하는 순추천지수(Net Promoter Score)를 작성합니다. 이는 10점 척도로 측정됩니다.
등록 시점부터 연구 종료 면담까지 최대 2주
일차 진료 방문에 AI CDSS 통합에 대한 수용성
기간: 등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주
수용성은 INTERLACE가 괴로움을 유발했는지 평가하는 간단한 설문 질문(7점 Likert 척도로 측정)과 반구조화 인터뷰의 개방형 질문을 통해 평가됩니다.
등록부터 연구 인터뷰 종료까지 최대 2주

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

University of Pennsylvania

협력자

Penn Artificial Intelligence and Technology (PennAITech) Collaboratory for Healthy Aging
National Academy of Medicine (NAM)

수사관

  • 수석 연구원: Gary E Weissman, MD, MSPH, University of Pennsylvania

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)

2026년 8월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 11월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 11월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 4월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 4월 20일

처음 게시됨 (실제)

2026년 4월 28일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 7월 10일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 7월 8일

마지막으로 확인됨

2026년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 852952

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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