Evaluatie van AI-gegenereerde eenvoudige taalsamenvattingen over het begrip van de patiënt van oogheelkundige opmerkingen bij Engelstalige patiënten

Deze studie maakt gebruik van een tweearmige gerandomiseerde gecontroleerde studie om te evalueren of kunstmatige intelligentie (AI) gegenereerde gewone taalsamenvattingen (PLS's) het begrip van de optelling van de optalmologie kan verbeteren. In aanmerking komende deelnemers worden aangeworven tijdens hun routinematige bezoeken aan het Jules Stein Eye Institute, en eenmaal gescreend met behulp van gestandaardiseerde klinische criteria, worden ze willekeurig toegewezen om de standaard oogheelkundige Note (SON) of de zoon te ontvangen, aangevuld met een AI-gegenereerde PLS. Het randomisatieproces maakt gebruik van een door de computer gegenereerde reeks met verborgen toewijzing om een ​​onbevooroordeelde groepstoewijzing te garanderen.

Het AI -systeem dat in deze studie wordt gebruikt, wordt lokaal ingezet op een beveiligd UCLA -intranet. Het maakt gebruik van een groot taalmodel (LLM) dat is aangepast en gevalideerd voor het genereren van duidelijke taalverklaringen van complexe oftalmologische informatie. Alle verwerking vindt plaats op UCLA-goedgekeurde, gecodeerde apparaten en er worden geen gegevens extern verzonden. Voordat de PLS aan de deelnemers wordt verstrekt, wordt elke samenvatting door een oogarts beoordeeld om de nauwkeurigheid te verifiëren en ervoor te zorgen dat essentiële klinische details correct en duidelijk worden gecommuniceerd.

Gegevensverzameling wordt uitgevoerd met behulp van enquête -instrumenten. De enquête omvat een reeks 5-punts Likert-schaalitems, open vragen en gestructureerde reactiesecties die zijn ontworpen om het begrip van de diagnose, behandelingsplannen en vervolginstructies te beoordelen. Deelnemers vullen de enquête onmiddellijk na hun kliniekbezoek in en een follow-up telefonisch interview wordt ongeveer zeven dagen later afgenomen door getraind onderzoekspersoneel om aanvullende feedback over duidelijkheid en behoud van de verstrekte informatie vast te leggen. De studie maakt geen gebruik van audio- of video -opname; Alle antwoorden worden direct opgenomen door onderzoekspersoneel of elektronisch ingevoerd in een beveiligde database.

Statistische analyses worden uitgevoerd met behulp van standaardsoftwarepakketten om de resultaten tussen de interventie- en controlegroepen te vergelijken. Primaire analyses omvatten onafhankelijke t-tests of Mann-Whitney U-tests voor continue variabelen, chikwadraat-tests voor categorische variabelen en multivariabele regressiemodellen om aan te passen aan verwarrende variabelen zoals leeftijd, opleidingsniveau en basisgeletterdheid op basis van baseline. De steekproefgrootte werd berekend om klinisch betekenisvolle verschillen in begripscores te detecteren, waarbij vermogensanalyses aangeeft dat tussen de 460 en 2030 deelnemers nodig is, afhankelijk van de effectgrootte.

Gegevensbeveiliging wordt onderhouden door rigoureuze maatregelen. Elektronische gegevens worden opgeslagen op gecodeerde, UCLA-beveiligde laptops en in een beveiligde doosrepository. Alle gegevensverwerking volgt UCLA -beleid en IRB -richtlijnen voor gegevensbehoud en vernietiging, met identificeerbare informatie vernietigd met behulp van beveiligde methoden zodra deze niet langer vereist is.

Kwaliteitscontroleprocedures omvatten periodieke audits van gegevensinvoer, regelmatige beoordelingsbijeenkomsten met studiepersoneel en kruiscontroles van enquête-antwoorden tegen klinische dossiers waar van toepassing. Er is een onafhankelijk monitoringproces aanwezig om de naleving van het studieprotocol te waarborgen en om eventuele afwijkingen onmiddellijk aan te pakken.

Over het algemeen is deze studie ontworpen om robuust bewijs te leveren over de haalbaarheid en effectiviteit van door AI gegenereerde PLS's bij het verbeteren van het begrip van de patiënt van complexe medische informatie. Door technische waarborgen, rigoureuze statistische methoden en een gestroomlijnd gegevensverzamelingsproces te integreren, is het onderzoek tot doel inzichten te leveren die kunnen leiden tot verbeterde strategieën voor de communicatie van de patiënt en een effectievere levering van de gezondheidszorg in meerdere specialiteiten.