Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

SAFE.AI: Opracowywanie i testowanie hybrydowego czatbota opartego na sztucznej inteligencji dla wzmocnienia finansowego w wiejskiej opiece onkologicznej

4 czerwca 2026 zaktualizowane przez: University of Utah

SAFE.AI: Opracowanie i testowanie hybrydowego chatbot-a opartego na sztucznej inteligencji dla wzmocnienia finansowego w opiece onkologicznej na obszarach wiejskich

To jest randomizowane, dwuramienne, równoległe badanie pilotażowe, badające nowe narzędzie czatbota zaprojektowane do wspierania pacjentów onkologicznych i opiekunów, szczególnie tych w społecznościach wiejskich. Około 60 uczestników zostanie randomizowanych w stosunku 1:1, aby korzystać z hybrydowego czatbota lub czatbota wspieranego sztuczną inteligencją. Uczestnicy będą korzystać z przypisanego im czatbota, aby uzyskać jasne i pomocne informacje dotyczące ubezpieczenia, kosztów podróży i innych aspektów finansowych opieki onkologicznej.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Koszty opieki onkologicznej osiągną około 246 miliardów dolarów do 2030 roku, co sprawia, że rak jest jednym z najdroższych schorzeń dla osób indywidualnych. Finansowe trudności związane z rakiem negatywnie wpływają na dobrostan psychiczny, jakość życia związana ze zdrowiem, przestrzeganie zaleceń lekarskich oraz decyzje o opóźnieniu lub rezygnacji z opieki. Wiejskich pacjentów onkologicznych i ich rodziny cechuje wyższa częstość występowania trudności finansowych, ponoszą większe koszty związane z podróżami, borykają się z wyjątkowymi stresorami związanymi z zatrudnieniem i dochodami oraz mają mniejszy dostęp do wyspecjalizowanych usług i dostawców opieki onkologicznej – w tym tych, które wspierają potrzeby finansowe.

Niewiele interwencji mających na celu ograniczenie toksyczności finansowej jest zaprojektowanych z myślą o potrzebach wiejskich pacjentów onkologicznych i ich rodzin. Chociaż nawigacja finansowa może skutecznie zmniejszyć wydatki pacjentów onkologicznych z własnej kieszeni, usługi finansowe i nawigacji dla pacjentów wiejskich w programach onkologicznych, w tym w Huntsman Cancer Institute (HCI), są przeciążone. Większość ośrodków reaguje na trudności finansowe w sposób reaktywny, a nie proaktywny, a programy są mniej przygotowane do pomocy w przypadku pozamedycznych źródeł kosztów raka, takich jak podróże i trudności z zatrudnieniem.

Aby wypełnić tę lukę, powstał zestaw narzędzi Self-Advocacy for Financial Empowerment (SAFE) wraz z radą doradczą społeczności, składającą się z wiejskich pacjentów onkologicznych, opiekunów i interesariuszy opieki zdrowotnej. Badania zaangażowane społecznie wykazały również potrzebę zindywidualizowanych i dostępnych informacji o zasobach i wsparciu finansowym, stygmatyzację jako barierę w szukaniu pomocy oraz czasochłonny i zasobochłonny charakter nawigacji finansowej, co ogranicza zasięg i dostępność tych niezbędnych usług w społecznościach wiejskich dotkniętych rakiem.

Chatboty, czyli agenci konwersacyjni, to rodzaj systemu sztucznej inteligencji (AI), który wykorzystuje uczenie maszynowe do odtwarzania realistycznych rozmów ludzkich. Chatboty skryptowe, oparte na jasno określonych granicach informacyjnych, oferują dokładne, wiarygodne i zindywidualizowane odpowiedzi na pytania. Z kolei chatboty oparte na AI, które wykorzystują duże modele językowe (LLM), takie jak GPT4, mogą odpowiadać na niejednoznaczne, otwarte pytania, jednocześnie zachowując prywatność. Chatboty ułatwiają przekazywanie zindywidualizowanych, porcjowanych informacji, co poprawia komunikację skomplikowanych treści, wspiera potrzeby prywatności i wsparcia użytkowników oraz odpowiada na wyzwania kadrowe.

GARDE-Chat, platforma open-source, została utworzona do oceny ryzyka na poziomie systemu opieki zdrowotnej i testów genetycznych na dziedzicznego raka w HCI. GARDE-Chat obsługuje chatboty skryptowe, hybrydowe i oparte na AI. Przed tym badaniem pilotażowym GARDE-Chat zostanie wykorzystany do stworzenia chatbotu zaprojektowanego do udzielania odpowiedzi dotyczących toksyczności finansowej, w oparciu o treści zestawu narzędzi SAFE i zweryfikowane zasoby, aby opracować wersję skryptową chatbotu. Komponent dużego modelu językowego chatbotu zostanie włączony do wersji hybrydowej, która umożliwi użytkownikom zadawanie bardziej złożonych i otwartych pytań, udoskonalonych przy udziale interesariuszy społeczności.

Jest to randomizowane, dwuramienne, równoległe badanie pilotażowe, badające nowe narzędzie chatbotowe zaprojektowane do wspierania pacjentów onkologicznych i opiekunów, szczególnie tych ze społeczności wiejskich. Około 60 uczestników zostanie randomizowanych w stosunku 1:1 do interakcji z chatbotem hybrydowym lub chatbotem z AI. Uczestnicy będą używać przydzielonego im chatbotu, aby uzyskać jasne i pomocne informacje dotyczące ubezpieczenia, kosztów podróży i innych finansowych aspektów opieki onkologicznej. Zarejestrowani uczestnicy wypełnią trzy ankiety (pretest, posttest i 2-tygodniowa ankieta kontrolna) i będą korzystać z chatbotu przed posttestem. Uczestnicy mogą korzystać z chatbotu między posttestem a 2-tygodniową ankietą kontrolną według własnego uznania. Uczestnicy podzielą się opiniami na temat przydatności, łatwości obsługi i ogólnego doświadczenia z chatbotem oraz wypełnią pomiary przed i po teście, aby ocenić wstępną skuteczność dla drugorzędowych miar wyników. Wszystkie działania badawcze będą przeprowadzane online.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

60

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Stany Zjednoczone
    • Utah
      • Salt Lake City, Utah, Stany Zjednoczone, 84112
        • Huntsman Cancer Institute/ University of Utah
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Djin Tay, PhD, RN

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Kryteria włączenia:

  • Dorośli (18 lat i starsi)
  • Pacjenci onkologiczni lub osoby finansowo odpowiedzialne za opiekę nad pacjentami onkologicznymi, którzy:
  • Mieszkają na obszarze pięciu stanów objętych działalnością Huntsman Cancer Institute (Utah, Idaho, Wyoming, Montana i Nevada),
  • Są w stanie czytać i pisać po angielsku, oraz
  • Mieszkają na obszarze wiejskim, zdefiniowanym poprzez potwierdzenie kodu pocztowego miejsca zamieszkania sklasyfikowanego jako nieniemetropolitalny (kody RUCA 4-10) zgodnie z USDA Rural-Urban Commuting Area Codes.

Kryteria wyłączenia:

  • Respondenci, którzy nie mieszkają w tym regionie pięciu stanów – materiały zestawu narzędzi SAFE zostały opracowane dla populacji pacjentów Huntsman Cancer Institute, która obejmuje UT, ID, MT, WY i NV
  • Respondenci, którzy mówią tylko po hiszpańsku lub inne grupy wyłącznie nieanglojęzyczne – duży model językowy dla chatu botowego będzie rozwijany w języku angielskim. Ponieważ szkolenie w językach innych niż angielski dla chatu botowego nie jest częścią zakresu niniejszego badania, uczestnicy, którzy nie są w stanie czytać i pisać po angielsku, mogą nie być odpowiedni. W związku z tym nie będziemy rekrutować uczestników, którzy mówią tylko po hiszpańsku lub inne grupy wyłącznie nieanglojęzyczne. Przyszłe badania będą obejmować adaptację chatu botowego do innych języków.
  • Opiekunowie, którzy nie są głównie odpowiedzialni za aspekty finansowe opieki onkologicznej pacjentów – temat trudności finansowych związanych z opieką onkologiczną może być mniej istotny dla opiekunów, którzy nie są zaangażowani finansowo w opiekę.
  • Mieszkańcy obszarów nierolniczych

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Leczenie podtrzymujące
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Inny: Czatbot oparty na regułach
Uczestnicy losowo przydzieleni do tego ramienia zostaną poproszeni o korzystanie z czatbota opartego na regułach.
Inny: Chatbot Oparty na Regułach

Chatbot SAFE.ai oparty na regułach (skryptowy) to narzędzie konwersacyjne z przewodnikiem, stworzone w celu dostarczania ustrukturyzowanych, dokładnych i spójnych informacji pacjentom onkologicznym z obszarów wiejskich oraz opiekunom doświadczającym finansowej toksyczności związanej z chorobą nowotworową.

Chatbot ten opiera się na zestawie narzędzi do samoadwokatury na rzecz wzmocnienia finansowego (SAFE), opracowanym wspólnie z radą doradczą społeczności (CAB), w skład której weszli pacjenci z obszarów wiejskich, opiekunowie, pielęgniarki oraz eksperci ds. nawigacji finansowej z pięciostanowego obszaru działania HCI. Wszystkie odpowiedzi skryptowe odzwierciedlają priorytety zidentyfikowane podczas sesji oceny potrzeb jakościowych, zapewniając, że treści są dostosowane kulturowo do doświadczeń pacjentów wiejskich i realnych wyzwań finansowych.

Chatbot działa w oparciu o drzewo decyzyjne oparte na regułach. Użytkownicy przechodzą przez rozmowę, wybierając odpowiedź z zestawu stałych opcji wyświetlanych na ekranie. Zapewnia to, że cała treść jest zweryfikowana klinicznie, bezpieczna, spójna i zgodna z praktykami opartymi na dowodach naukowych.
Inny: Hybrydowy Chatbot
Uczestnicy losowo przydzieleni do tego ramienia będą proszeni o korzystanie z hybrydowego chatbota
Inny: Hybrydowy Chatbot

Hybrydowy chatbot SAFE.ai rozszerza istniejący system oparty na regułach poprzez integrację warstwy dużego modelu językowego (LLM), aby wspierać bardziej elastyczne, otwarte i konwersacyjne interakcje. Podczas gdy chatbot oparty na regułach zapewnia ustrukturyzowane rozmowy poprzez wstępnie zdefiniowaną treść, podejście hybrydowe pozwala użytkownikom zadawać złożone lub spersonalizowane pytania dotyczące toksyczności finansowej.

Aby zapewnić bezpieczeństwo i dokładność, hybrydowy chatbot nie może generować odpowiedzi z otwartego internetu.

Łącząc spójność logiki opartej na regułach z adaptacyjnością LLM, hybrydowy chatbot umożliwi użytkownikom zadawanie pytań uzupełniających, opisywanie niuansowych sytuacji finansowych, żądanie wyjaśnień własnymi słowami oraz otrzymywanie bardziej dopasowanych wskazówek, jednocześnie zapewniając przestrzeganie treści SAFE.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Ocena Przydatności w Skali Jednopunktowej
Ramy czasowe: do 2 tygodni
Pomocność oceniana jest za pomocą 5-punktowej skali Likerta z opcjami odpowiedzi od Bardzo niepomocne (1) do Bardzo pomocne (5). Łączne wyniki mieszczą się w zakresie od minimum 1 do maksimum 5, przy czym niższe wyniki wskazują na niższą postrzeganą pomocność, a wyższe wyniki wskazują na większą postrzeganą pomocność.
do 2 tygodni
Skala Użyteczności Systemu (SUS)
Ramy czasowe: do 2 tygodni
SUS to 10-punktowa skala Likerta z 5 stopniami (0 = zdecydowanie się nie zgadzam, 5 = zdecydowanie się zgadzam). Łączne wyniki mieszczą się w zakresie od 0 do 100, przy czym niższe wartości wskazują na mniejszą użyteczność, a wyższe wartości wskazują na większą użyteczność.
do 2 tygodni
Akceptowalność Interwencji (AIM)
Ramy czasowe: do 2 tygodni
AIM to 4-punktowa skala Likerta (1 = zdecydowanie się nie zgadzam, 5 = zdecydowanie się zgadzam). Łączne wyniki mieszczą się w zakresie od minimum 4 do maksimum 20, przy czym niższe wartości wskazują na niższą akceptowalność, a wyższe wartości wskazują na wyższą akceptowalność.
do 2 tygodni
Satysfakcja z Chatbota Użytkownika (CUS) - Podskala Satysfakcji
Ramy czasowe: do 2 tygodni
Podskala Satysfakcji w ramach narzędzia CUS to 5-punktowa skala Likerta (1 = zdecydowanie nie zgadzam się, 5 = zdecydowanie zgadzam się). Łączny wynik mieści się w przedziale od minimum 5 do maksimum 25, gdzie niższe wartości wskazują na niższy poziom satysfakcji użytkownika, a wyższe wartości wskazują na wyższy poziom satysfakcji.
do 2 tygodni
Test Zaufania do Systemów Zautomatyzowanych (TOAST)
Ramy czasowe: do 2 tygodni
TOAST to 9-punktowa skala Likerta składająca się z 9 pozycji (1 = zdecydowanie się nie zgadzam, 7 = zdecydowanie się zgadzam). Całkowity wynik waha się od minimum 9 do maksimum 63, przy czym niższe wartości wskazują na niższe zaufanie, a wyższe wartości wskazują na wyższe zaufanie.
do 2 tygodni

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Samodzielnie zgłaszane zmartwienia finansowe
Ramy czasowe: do 2 tygodni

Obawy finansowe będą oceniane za pomocą testu COST (Comprehensive Score for financial Toxicity - kompleksowa ocena toksyczności finansowej). COST to 12-punktowa skala Likerta z 5 stopniami (0=Wcale do 4=Bardzo). Łączne wyniki mieszczą się w zakresie od minimum 0 do maksimum 44, przy czym niższe wyniki wskazują na gorsze samopoczucie finansowe, a wyższe wyniki na lepsze samopoczucie finansowe.

W tym pomiarze wyniku będzie raportowana średnia ocena COST.
do 2 tygodni
Jakość życia związana ze zdrowiem (QOL)
Ramy czasowe: do 2 tygodni

Jakość życia związana ze zdrowiem będzie oceniana za pomocą 36-punktowej krótkiej formy badania zdrowia (SF-36). SF-36 ma dwie podskale: Podsumowanie Składnika Fizycznego (PCS) i Podsumowanie Składnika Psychicznego (MCS). Każda podskala mieści się w zakresie 0-100, przy czym niższe wyniki wskazują na gorszą jakość życia, a wyższe wyniki wskazują na lepszą jakość życia.

Ten wynik pomiaru będzie przedstawiał średnie wyniki PCS i MCS.
do 2 tygodni
Samoskuteczność w radzeniu sobie z chorobą nowotworową
Ramy czasowe: do 2 tygodni

Poczucie własnej skuteczności w radzeniu sobie z chorobą nowotworową będzie oceniane za pomocą kwestionariusza Cancer Behavior Inventory-Brief Version (CBI-B). CBI-B to 12-pozycyjna skala Likerta z 9 punktami (1=Wcale nie pewny do 9=Całkowicie pewny).

Łączne wyniki CBI-B mieszczą się w zakresie od 9 do 108, gdzie niższe wyniki wskazują na gorsze poczucie własnej skuteczności, a wyższe wyniki na lepsze poczucie własnej skuteczności.
do 2 tygodni
Psychospołeczny Dyskomfort
Ramy czasowe: do 2 tygodni

Stres psychospołeczny będzie mierzony za pomocą Kwestionariusza Zdrowia Pacjenta-4 (PHQ-4). PHQ-4 to 4-punktowa skala Likerta (0 = wcale, 1 = kilka dni, 2 = więcej niż połowa dni, 3 = prawie codziennie).

Całkowity wynik PHQ-4 mieści się w zakresie od 0 do 12, gdzie niższe wyniki wskazują na mniejszy stres psychospołeczny, a wyższe wyniki na cięższy stres psychospołeczny.
do 2 tygodni
Zaangażowanie użytkowników w SAFE.AI
Ramy czasowe: do 2 tygodni
Zaangażowanie użytkownika w SAFE.AI będzie oceniane za pomocą instrumentu zaangażowania opracowanego do oceny chatbotów AI w ankiecie potestowej.
do 2 tygodni

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

University of Utah

Współpracownicy

Huntsman Cancer Institute

Śledczy

  • Główny śledczy: Djin Tay, PhD, RN, Huntsman Cancer Institute/ University of Utah

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 czerwca 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 grudnia 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

31 grudnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

12 lutego 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

13 lutego 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

5 czerwca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

4 czerwca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 193501

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj