Explorando a eficácia de modelos geradores de IA para pacientes diabéticos
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O diabetes está se espalhando rapidamente, afetando um número significativo de adultos, com um total impressionante de 537 milhões de diabéticos. Esta condição dá origem a várias complicações que podem levar à retinopatia diabética, úlceras nos pés, problemas cardíacos e danos nos rins. No entanto, muitas dessas complicações podem ser mitigadas fornecendo aos pacientes informações precisas sobre sua dieta, controle do estresse e controle de peso.
Os recentes avanços em chatbots baseados em Inteligência Artificial Gerativa demonstraram sua eficácia como assistentes inteligentes em vários aspectos da vida humana. Neste estudo, pretendemos avaliar a eficácia desses Modelos de Linguagem no atendimento aos pacientes. Nosso plano de pesquisa envolve a interação entre pacientes e chatbots como o ChatGPT, com e sem suporte humano, seguida de avaliações dessas interações por especialistas. Além disso, coletaremos feedback dos pacientes sobre suas experiências e percepções das interações do chatbot.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Ghulam Mustafa
- Número de telefone: +923322340395
- E-mail: mustafabme@gmail.com
Locais de estudo
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Sindh
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Karachi, Sindh, Paquistão
- Recrutamento
- CDLE, PCSIR Lbas Complex
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Contato:
- Ghulam Mustafa
- E-mail: mustafabme@gmail.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Presente fisicamente no Paquistão
- Adultos (18 anos ou mais)
- Paciente diabético
Critério de exclusão:
- Adultos incapazes de consentir
- Indivíduos que ainda não são adultos (bebês, crianças, adolescentes)
- Prisioneiros
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Intervenção
Os pacientes terão acesso ao Chatbot para esclarecer suas dúvidas sobre complicações diabéticas.
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Todos os participantes terão acesso ao AI-Chatbot e serão solicitados a questionar seus problemas de vida diária relacionados ao diabetes.
Eles também serão solicitados a revisar as respostas do Chatbot após a interação.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Usabilidade do Chatbot para paciente diabético
Prazo: Um tempo
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Para avaliar a usabilidade do Chatbot, empregaremos o Questionário de Usabilidade do Aplicativo mHealth (MAUQ) para coletar feedback dos pacientes após sua interação.
Nosso estudo utilizará a Tabela 4 deste questionário, que consiste em três seções: facilidade de uso, interface e satisfação e utilidade.
Especificamente, focaremos nossa avaliação em 10 das 18 questões apresentadas nesta tabela.
As questões selecionadas são S1, S2, S6, S7, S9, S11, S12, S13, S14 e S18.
Os pacientes fornecerão suas respostas em uma escala de 1 a 5, onde "1" indica muito ruim e "5" denota muito bom.
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Um tempo
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Velocidade da Internet
Prazo: Um tempo
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A velocidade mínima de download da internet será medida durante o chat.
Isso será gravado em Mega bits por segundo.
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Um tempo
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Analisando a resposta do bate-papo gerada pelo AI Chatbot
Prazo: Um tempo
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A escala de Likert será usada para avaliar a resposta do chat do Chatbot. Os seguintes parâmetros serão avaliados pelos especialistas para cada resposta, ou seja, Claro, Completo e Correto. A clareza e a integridade serão avaliadas em uma escala de 1 a 5, onde 1 significa qualidade ruim e 5 significa resposta de qualidade muito boa. A exatidão de cada resposta será analisada posteriormente como segura e mais recente. Ele será avaliado em termos binários, ou seja, Sim ou não. |
Um tempo
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Colaboradores e Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Ghulam Mustafa, Pakistan Council of Scientific and Industrial Research
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AI Chatbot Evaluation
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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