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Assistente virtual com inteligência artificial para triagem de emergência em neurologia (AIDEN)

21 de março de 2024 atualizado por: Mauricio F. Farez, Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia

Teste de Fase 1 da Implementação de um Assistente Virtual com Inteligência Artificial para Triagem de Emergência em Neurologia

Este estudo examina o uso de um assistente virtual alimentado por IA para identificar e lidar rapidamente com emergências neurológicas, especialmente em locais com recursos médicos limitados. A pesquisa teve como objetivo verificar se esta ferramenta de IA é segura e precisa o suficiente para passar para estágios de testes mais avançados. Num ensaio inédito, o assistente virtual foi testado em pacientes com problemas neurológicos urgentes. Os neurologistas primeiro revisaram as recomendações da IA ​​usando registros clínicos e depois avaliaram seu desempenho diretamente com os pacientes. As descobertas foram as seguintes: os neurologistas concordaram com as decisões da IA ​​​​quase o tempo todo, e a IA superou as versões anteriores do Chat GPT em todos os aspectos testados. Pacientes e médicos consideraram a IA altamente eficaz, classificando-a como excelente ou muito boa na maioria dos casos. Isto sugere que a IA pode melhorar significativamente a rapidez e precisão com que as emergências neurológicas são tratadas, embora sejam necessários mais ensaios antes que possa ser amplamente utilizada.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

Antecedentes e Objetivos: As emergências neurológicas representam desafios significativos nos cuidados médicos, especialmente em países com recursos limitados. A Inteligência Artificial (IA), especialmente os chatbots de saúde, oferece uma solução promissora. No entanto, uma validação rigorosa é necessária para garantir segurança e precisão. O objetivo do nosso trabalho é avaliar a precisão diagnóstica e a eficácia da resolução de um assistente virtual alimentado por IA projetado para a triagem de patologias neurológicas de emergência, para garantir o padrão mínimo de segurança que permite a progressão para sucessivos testes de validação.

Métodos: Este estudo de Fase 1 avalia o desempenho de um assistente virtual com tecnologia de IA para triagem neurológica de emergência. Foram selecionados dez pacientes maiores de 18 anos com patologias neurológicas urgentes. Na primeira etapa, nove neurologistas avaliaram a segurança do assistente virtual por meio de seus prontuários clínicos. Na segunda parte, foi avaliada a precisão do assistente quando utilizado pelos pacientes. Por fim, seu desempenho foi comparado com o Chat GPT 3.5 e 4.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Real)

10

Estágio

  • Fase inicial 1

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

      • Buenos Aires, Argentina, 1428
        • Fleni

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Descrição

Critério de inclusão:

  • Pacientes maiores de 18 anos consultando o pronto-socorro por emergência neurológica

Critério de exclusão:

  • Gravidez

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Diagnóstico
  • Alocação: Não randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: Assistente virtual
Os pacientes respondem a perguntas com um assistente virtual sobre sua recente visita ao pronto-socorro.
A Etapa 1 focou na segurança, utilizando apenas informações médicas de prontuários clínicos para o assistente virtual. Na Etapa 2, que avaliou a acurácia, os participantes interagiram com o assistente virtual pós-estabilização médica. Além disso, os participantes também forneceram detalhes iniciais dos sintomas para entrada do Chat-GPT. Participaram do estudo nove neurologistas especializados em emergência. Na Etapa 1, avaliaram o desempenho do assistente virtual por meio de informações do histórico clínico. Na Etapa 2, analisaram os resultados das interações dos participantes com o assistente e realizaram uma avaliação comparativa do Chat-GPT. O assistente virtual funcionou como chatbot no WhatsApp e Telegram, utilizando espanhol e incorporando algoritmos avançados, árvores de decisão e grandes modelos de linguagem para interação. Para comparação, utilizamos o Chat-GPT versões 3.5 e 4, empregando dois tipos de prompt em espanhol natural: um incorporando dados de registros clínicos e outro baseado nas narrativas dos participantes.
Comparador Ativo: Bate-papoGPT 3.5
Os pacientes respondem a perguntas do ChatGPT sobre sua recente visita ao pronto-socorro.
A Etapa 1 focou na segurança, utilizando apenas informações médicas de prontuários clínicos para o assistente virtual. Na Etapa 2, que avaliou a acurácia, os participantes interagiram com o assistente virtual pós-estabilização médica. Além disso, os participantes também forneceram detalhes iniciais dos sintomas para entrada do Chat-GPT. Participaram do estudo nove neurologistas especializados em emergência. Na Etapa 1, avaliaram o desempenho do assistente virtual por meio de informações do histórico clínico. Na Etapa 2, analisaram os resultados das interações dos participantes com o assistente e realizaram uma avaliação comparativa do Chat-GPT. O assistente virtual funcionou como chatbot no WhatsApp e Telegram, utilizando espanhol e incorporando algoritmos avançados, árvores de decisão e grandes modelos de linguagem para interação. Para comparação, utilizamos o Chat-GPT versões 3.5 e 4, empregando dois tipos de prompt em espanhol natural: um incorporando dados de registros clínicos e outro baseado nas narrativas dos participantes.
Comparador Ativo: Bate-papoGPT 4
Os pacientes respondem a perguntas do ChatGPT sobre sua recente visita ao pronto-socorro.
A Etapa 1 focou na segurança, utilizando apenas informações médicas de prontuários clínicos para o assistente virtual. Na Etapa 2, que avaliou a acurácia, os participantes interagiram com o assistente virtual pós-estabilização médica. Além disso, os participantes também forneceram detalhes iniciais dos sintomas para entrada do Chat-GPT. Participaram do estudo nove neurologistas especializados em emergência. Na Etapa 1, avaliaram o desempenho do assistente virtual por meio de informações do histórico clínico. Na Etapa 2, analisaram os resultados das interações dos participantes com o assistente e realizaram uma avaliação comparativa do Chat-GPT. O assistente virtual funcionou como chatbot no WhatsApp e Telegram, utilizando espanhol e incorporando algoritmos avançados, árvores de decisão e grandes modelos de linguagem para interação. Para comparação, utilizamos o Chat-GPT versões 3.5 e 4, empregando dois tipos de prompt em espanhol natural: um incorporando dados de registros clínicos e outro baseado nas narrativas dos participantes.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Desempenho de diagnóstico
Prazo: A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.

Refere-se à precisão e eficácia de exames médicos ou ferramentas de diagnóstico na identificação correta de uma doença ou condição nos pacientes.

Concordância do diagnóstico sindrômico: os neurologistas avaliadores consideraram um diagnóstico sindrômico preciso quando as ferramentas de IA podiam identificar uma condição com base em um conjunto de sinais e sintomas comumente coexistentes, em vez de identificar uma doença específica. Este método é aplicado quando a doença precisa que causa os sintomas não é imediatamente identificável, permitindo que os profissionais de saúde monitorem e tratem com eficácia os sintomas apresentados pelo paciente.

Concordância de diagnóstico diferencial: um diagnóstico diferencial foi considerado preciso quando os diferenciais fornecidos por cada ferramenta de IA correspondiam aos apresentados pelos participantes.

O padrão-ouro para diagnóstico foi considerado o realizado no pronto-socorro, inalterado no período de um mês.

A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Conduta ou recomendação médica apropriada
Prazo: A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.

A resolução do caso foi avaliada com base na conduta ou recomendação médica adequada, categorizando 1) urgência como imediata, 2) curto prazo (dentro de 48 horas), 3) ou não urgente.

As recomendações fornecidas por cada ferramenta de IA foram avaliadas com base nas informações coletadas dos históricos clínicos e nas contribuições dos participantes.

Foi considerado padrão-ouro de conduta ou recomendação médica adequada aquela realizada no pronto-socorro, sem alterações no período de um mês.

A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.
Avaliação de Usabilidade e Satisfação
Prazo: A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.

A usabilidade foi medida pelo tempo e número de questões necessárias para o diagnóstico final e resolução, tanto pelos neurologistas quanto pelos participantes. Para o Chat GPT avaliamos o tempo de elaboração do motivo da consulta.

Foi implementada uma escala de satisfação de 1 a 5, sendo 1 indicando uma experiência negativa (“ruim”, potencialmente arriscada para o paciente) e 5 altamente positiva (“excelente”, potencialmente superando a triagem humana não especializada). Também foi aplicada uma pesquisa simples de sim/não aos participantes, perguntando sobre a compreensibilidade das dúvidas do auxiliar, a adequação do encaminhamento de acordo com a urgência e se consideravam que o auxiliar poderia substituir a triagem não especializada ou reduzir o tempo de chegada à emergência.

A primeira interação entre os participantes e a assistente virtual ocorreu menos de um ano após o evento. As medidas de resultados foram avaliadas imediatamente após a interação entre os pacientes e o assistente virtual.

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Colaboradores

Investigadores

  • Investigador principal: Mauricio F Farez, MD MPH, Fundación para la lucha contra las enfermedades neurológicas de la infancia

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de outubro de 2023

Conclusão Primária (Real)

1 de janeiro de 2024

Conclusão do estudo (Real)

1 de janeiro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

6 de março de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

21 de março de 2024

Primeira postagem (Real)

28 de março de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

28 de março de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

21 de março de 2024

Última verificação

1 de março de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Descrição do plano IPD

Não compartilharemos IPD

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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