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IA como auxílio para ingestão semanal de sintomas em radioterapia

8 de outubro de 2024 atualizado por: jaide

Avaliação do resumo de sintomas aprimorado por IA em consultas semanais de radioterapia: um estudo comparativo

O estudo investiga o uso de inteligência artificial (IA) e grandes modelos de linguagem (LLMs) para aumentar a eficiência e precisão das consultas semanais de tratamento (OTVs) em radioterapia. A hipótese é que uma ferramenta de resumo de sintomas habilitada para IA corresponderá aos métodos tradicionais de revisão médica em precisão, economizando tempo. O estudo inclui pacientes submetidos à radioterapia pélvica e exclui aqueles com reirradiação pélvica ou que foram submetidos a cirurgia. Os pacientes receberão consultas semanais padrão e assistidas por IA, com resumos de IA gerados usando a API OpenAI GPT-4. Oncologistas cegos compararão a precisão e a qualidade dos resumos gerados por IA e pelos médicos, enquanto pacientes e médicos avaliarão esses resumos. O objetivo principal é avaliar a precisão e a eficiência temporal dos resumos de sintomas assistidos por IA em comparação com os métodos tradicionais.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

Este ensaio clínico é um estudo comparativo projetado para avaliar a precisão e a eficiência do tempo de uma ferramenta de resumo de sintomas habilitada para IA em comparação com métodos tradicionais de revisão médica em pacientes submetidos à radioterapia na região pélvica.

Hipótese:

Supõe-se que a ferramenta de resumo de sintomas habilitada para IA não seja inferior em precisão aos métodos tradicionais de revisão médica e economize tempo no processo.

Resultado primário:

Precisão da documentação: A qualidade da documentação será avaliada usando o Physician Documentation Quality Instrument-9 (PDQI-9), um questionário validado que avalia nove elementos-chave da qualidade da documentação: integridade, correção, consistência, compreensibilidade, relevância, organização, concisão, formatação e impressão geral. Médicos especialistas cegos usarão o PDQI-9 para avaliar resumos gerados por IA e tradicionais, atribuindo pontuações de 1 a 10.

Resultados secundários:

Eficiência de tempo: O tempo necessário para concluir as consultas tradicionais e habilitadas para IA será registrado e comparado.

Satisfação do Médico: Um questionário de satisfação personalizado será administrado aos médicos participantes do estudo. Este questionário incluirá perguntas em escala Likert para avaliar vários aspectos da satisfação, incluindo facilidade de uso, eficiência de tempo, percepção de precisão e satisfação geral.

Satisfação do paciente: Um questionário de satisfação personalizado será administrado aos pacientes participantes do estudo. Este questionário incluirá perguntas em escala Likert para avaliar vários aspectos da satisfação, incluindo clareza e compreensão, precisão percebida, envolvimento e interação e satisfação geral.

Metodologia:

Seleção de pacientes: Os pacientes que atenderem aos critérios de inclusão serão selecionados para participação. Serão aplicados critérios de exclusão para eliminar casos de reirradiação pélvica ou operações prévias na região pélvica.

Processo de consulta: Os pacientes serão submetidos a uma consulta semanal padrão com um médico. Na mesma semana, cada paciente também terá uma consulta separada com um médico diferente. Durante esta segunda consulta, um questionário de sintomas será preenchido sob supervisão médica. O resumo resultante deste questionário será gerado usando a API OpenAI GPT-4.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

200

Estágio

  • Não aplicável

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.

Contato de estudo

  • Nome: Rachele Grazziotin, MD
  • Número de telefone: (21)3207-4550
  • E-mail: cep@inca.gov.br

Locais de estudo

      • Rio De Janeiro, Brasil
        • Recrutamento
        • Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva - INCA
        • Contato:
          • Rachele Rachele Grazziotin, MD

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:

Todos os pacientes submetidos à radioterapia na região pélvica.

Critério de exclusão:

Casos de reirradiação pélvica ou casos operados.

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: Outro
  • Alocação: Não randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Comparador Ativo: Avaliação semanal padrão dos sintomas por médicos
Ingestão semanal padrão de sintomas realizada por um médico
Experimental: Ingestão de sintomas assistida por IA
Resumo da ingestão de sintomas assistida pela Gen AI

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
O Instrumento de Qualidade de Documentação Médica-9 (PDQI-9)
Prazo: 2 meses
O Instrumento de Qualidade da Documentação Médica-9 (PDQI-9) será utilizado para avaliar a qualidade da documentação. O PDQI-9 é um questionário validado que avalia nove elementos-chave da qualidade da documentação: integridade, correção, consistência, compreensibilidade, relevância, organização, concisão, formatação e impressão geral.
2 meses

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Controle de tempo
Prazo: 2 meses
O tempo total gasto com cada paciente e na documentação será registrado tanto para as consultas padrão quanto para as consultas habilitadas por IA.
2 meses
Precisão
Prazo: 2 meses
Uma equipe de oncologistas especialistas cegos comparará os resumos gerados por ambos os métodos. As classificações de precisão serão atribuídas com base nos dados tabulados dos questionários preenchidos. Os pacientes verão o resumo gerado pela IA e o resumo do médico e serão solicitados a avaliar sua precisão em uma escala de 1 a 10.
2 meses
Satisfação do médico
Prazo: 2 meses

Avaliação da satisfação do médico:

A satisfação do médico com a ferramenta de resumo de sintomas habilitada para IA em comparação com os métodos de documentação tradicionais será avaliada.

Ferramenta de mensuração:

Um questionário de satisfação personalizado será administrado aos médicos participantes do estudo. Este questionário incluirá perguntas em escala Likert para avaliar vários aspectos da satisfação, incluindo:

Facilidade de uso: os médicos avaliarão a facilidade de uso da ferramenta habilitada para IA em comparação com os métodos tradicionais.

Eficiência de tempo: os médicos avaliarão se a ferramenta de IA economiza tempo durante as consultas e documentação dos pacientes.

Satisfação Geral: Será fornecida uma pontuação geral de satisfação, refletindo a experiência geral do médico com a ferramenta de IA.

2 meses
Satisfação do paciente
Prazo: 2 meses

Avaliação da satisfação do paciente:

A satisfação do paciente com a ferramenta de resumo de sintomas habilitada para IA em comparação com os métodos de documentação tradicionais será avaliada como um resultado secundário deste ensaio.

Ferramenta de mensuração:

Um questionário de satisfação personalizado será administrado aos pacientes participantes do estudo. Este questionário incluirá perguntas em escala Likert para avaliar vários aspectos da satisfação, incluindo:

Clareza e compreensão: os pacientes avaliarão o quão claros e compreensíveis consideram os resumos gerados por IA em comparação com a documentação tradicional.

Envolvimento e interação: os pacientes avaliarão sua experiência de envolvimento e interação durante as consultas usando a ferramenta de IA em comparação com os métodos tradicionais.

Satisfação: Será fornecida uma pontuação geral de satisfação, refletindo a experiência geral do paciente com a ferramenta de IA.

2 meses

Colaboradores e Investigadores

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

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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)

22 de julho de 2024

Conclusão Primária (Estimado)

1 de novembro de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

15 de dezembro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

18 de julho de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

24 de julho de 2024

Primeira postagem (Real)

29 de julho de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

10 de outubro de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

8 de outubro de 2024

Última verificação

1 de outubro de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • BR-001

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

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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