Ontwikkeling en validatie van een op een groot taalmodel gebaseerd myopie-assistentsysteem
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Bijziendheid is een snel groeiend mondiaal gezondheidsprobleem dat vooral kinderen en adolescenten treft. De progressie van bijziendheid kan leiden tot ernstige complicaties zoals bijziende maculaire degeneratie, wat een aanzienlijke invloed heeft op de gezichtsscherpte en de kwaliteit van leven. Met de toenemende prevalentie van bijziendheid is er een dringende behoefte aan geavanceerde hulpmiddelen die gepersonaliseerde gezondheidszorgstrategieën kunnen faciliteren. Op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde oplossingen, zoals grote taalmodellen, bieden robuuste hulpmiddelen voor de oogheelkundige gezondheidszorg. Niettemin zijn de effectiviteit en veiligheid ervan in echte klinische omgevingen nog niet volledig onderzocht.
In deze studie streven de onderzoekers ernaar een op de patiënt gericht Large Language Model (LLM)-gebaseerd Myopia Assistant System te valideren met de volgende hoofddoelstellingen: 1) evalueren van het vermogen van de LLM-modellen om rapporten op hoog niveau te genereren en de zelfevaluatie van bijziendheid voor patiënten in de eerste lijn; 2) het evalueren van de prestaties bij het beantwoorden van op bewijs gebaseerde, op geneeskunde gerichte vragen en het verbeteren van de algehele tevredenheid binnen klinieken voor bijziende patiënten. De bevindingen van dit onderzoek zullen waardevolle inzichten opleveren voor de toepassing van het GPT-model in de gezondheidszorg, en een belangrijke bijdrage leveren aan het verbeteren van de toegankelijkheid en kwaliteit van medische diensten.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Hong Kong
-
Hong Kong, Hong Kong, China, 000
- The Hong Kong Polytechnic University
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Poliklinische deelnemers van 6 tot 75 jaar.
- Deelnemers die oogheelkundige onderzoeken ondergaan voor medische doeleinden.
- Deelnemers die in beide ogen duidelijke oogbeelden kunnen maken.
- Geen eerdere ervaring met onderzoek op het gebied van digitale geneeskunde
- Ga akkoord met deelname aan dit onderzoek met schriftelijke geïnformeerde toestemming
Uitsluitingscriteria:
- Deelnemers die terughoudend zijn om deel te nemen aan dit onderzoek
- Deelnemers die het onderzoek niet kunnen begrijpen.
- Deelnemers die onlangs een oogoperatie hebben ondergaan of deelnemers met ernstige oogaandoeningen die van invloed kunnen zijn op de interpretatie van beeldvormingsresultaten die verband houden met de evaluatie van bijziendheid (bijvoorbeeld ernstige glasvochtbloeding, cataract, hoornvliesleukoom, enz.) worden uitgesloten van het onderzoek.
- Deelnemers met een slechte kwaliteit van oogheelkundige beelden, waaronder wazigheid, artefacten, onderbelichting of overbelichting.
- Andere ongeschikte redenen bepaald door de beoordelaars.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Ander
- Toewijzing: Gerandomiseerd
- Interventioneel model: Parallelle opdracht
- Masker: Enkel
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Experimenteel: Patiëntgericht assistentsysteem
Deelnemers namen gedurende 10 minuten deel aan de polikliniekbezoekprocedure met een patiëntgericht assistentsysteem gebaseerd op het Large-Language Model (LLM).
|
Deelnemers zullen deelnemen aan een medisch consult van 10 minuten met behulp van de LLM-modelinterface ingebed in een tabletapparaat vóór hun reguliere face-to-face consult met artsen.
Tijdens de onderzoeken konden deelnemers gratis gesprekken voeren over aspecten als risicofactoren, symptomen, diagnose, onderzoeken, behandeling, advies en voorzichtigheid, enz. Deelnemers die het oogheelkundige beeldvormingsonderzoek hebben voltooid, wordt gevraagd om resultaten in het assistent-model in te voeren om zo gestructureerde rapporten.
|
|
Geen tussenkomst: Controlegroep
Deelnemers namen gedurende 10 minuten deel aan de polikliniekbezoekprocedure zonder de ondersteuning van een patiëntgericht assistentsysteem op basis van het Large-Language Model (LLM) of enige vergelijkbare kunstmatige intelligentie.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Tevredenheidsniveau
Tijdsspanne: Onmiddellijk na het bezoek aan de polikliniek
|
De tevredenheid van de deelnemers over de klinische ervaring met of zonder het gebruik van een patiëntgericht assistentsysteem op basis van een groot taalmodel (LLM) werd beoordeeld.
De totale tevredenheidsscore werd gerapporteerd met behulp van de vragenlijst (Patient User Satisfaction Scale), die de tevredenheid van de deelnemers over de klinische ervaring en de effectiviteit van het oplossen van hun eigen problemen evalueerde.
De vragenlijst werd gemeten op een 5-punts Likertschaal, waarbij 1 staat voor helemaal niet mee eens; en 5 staat voor helemaal mee eens; waarbij hogere scores wijzen op een grotere tevredenheid.
|
Onmiddellijk na het bezoek aan de polikliniek
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Of deelnemers het advies over de behandeling van bijziendheid van de arts overnemen
Tijdsspanne: Onmiddellijk na het bezoek aan de polikliniek
|
Het is een binaire uitkomst die beoordeelt of deelnemers de aanbevelingen van de arts voor de behandeling van bijziendheid opvolgen.
Het richt zich op de vraag of deelnemers de voorgeschreven behandelingen of interventies implementeren om hun bijziendheid onder controle te houden of te beheersen.
|
Onmiddellijk na het bezoek aan de polikliniek
|
Medewerkers en onderzoekers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Mingguang He, M.D, Ph.D, The Hong Kong Polytechnic University
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- HSEARS20240229009
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .