Генеративное ИИ-моделирование для диагностической коммуникации при сахарном диабете 2 типа (DIALOGUE-DM2) (DIALOGUE-DM2)
Генеративное ИИ моделирование для диагностической коммуникации при сахарном диабете 2 типа: Рандомизированное контролируемое исследование (DIALOGUE-DM2)
Это рандомизированное контролируемое исследование оценивает эффективность симуляционной программы на основе генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в улучшении навыков диагностической коммуникации среди студентов-медиков. Исследование проводится на факультете высших исследований Истакала Национального автономного университета Мексики (UNAM).
Всего 120 студентов-медиков рандомизированы либо в интервенционную группу, использующую платформу ИИ-симуляции DIALOGUE-DM2, либо в контрольную группу, следующую традиционным образовательным методам. Участники проходят предварительное тестирование, получают обучение в соответствии с назначением группы, а затем проходят пост-тестовую оценку.
Основным результатом является улучшение навыков диагностической коммуникации, измеряемое с помощью стандартизированных сценариев пациентов и валидированных рубрик. Вторичные результаты включают самооценку уверенности, области коммуникации и согласованность оценок между преподавателями-оценщиками и системой ИИ.
Это исследование направлено на предоставление высококачественных доказательств потенциала генеративного ИИ для улучшения коммуникационной подготовки в медицинском образовании, особенно в контексте диагностики диабета 2 типа.
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Данное исследование основывается на предыдущем пилотном исследовании (опубликованном в 2024 году), которое продемонстрировало возможность использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для обучения студентов-медиков диагностической коммуникации. Текущее исследование расширяет эту работу с помощью рандомизированного, слепого, контролируемого дизайна и большего размера выборки.
Дизайн:
Исследование представляет собой рандомизированное, слепое, параллельное, контролируемое испытание, проведенное на факультете высших исследований Истакала (FES Iztacala), UNAM. Всего 120 студентов-медиков зачислены и рандомизированы (1:1) либо в группу вмешательства (обучение на основе ИИ-симуляции), либо в контрольную группу (традиционное обучение со стандартизированными пациентами и обратной связью от преподавателей).
Вмешательство:
- Группа вмешательства: Студенты взаимодействуют с платформой DIALOGUE-DM2, которая предоставляет симулированных пациентов на основе генеративного ИИ. Они проходят несколько сценариев диагностического раскрытия и получают немедленную обратную связь о производительности на основе стандартизированных рубрик коммуникации.
- Контрольная группа: Студенты получают стандартное обучение, включая лекции и контролируемую практику с ролевыми играми сокурсников и обратной связью под руководством преподавателей.
Оценки:
- Предварительный тест: Все студенты проходят один сценарий со стандартизированным пациентом с оценкой преподавателей и ИИ до вмешательства.
- Фаза обучения: Участники проходят назначенное обучение (ИИ против стандартного).
- Пост-тест: Студенты проходят стандартизированный сценарий диагностического раскрытия. Независимые преподаватели-оценщики (ослепленные к назначению группы) и платформа ИИ оценивают производительность.
Результаты:
- Основной результат: Изменение оценки производительности диагностической коммуникации от предварительного теста к пост-тесту, измеряемое валидированными рубриками (рамка Каламазу, MRS).
- Вторичные результаты:
- Самооценка студентами уверенности в коммуникации.
- Улучшения в конкретных областях (предоставление информации, эмпатия, объяснение рисков, совместное принятие решений).
- Согласованность между оценками человека и ИИ.
Этика и надзор:
Исследование было рассмотрено и одобрено Комитетом по этике исследований FES Iztacala, UNAM (Номер одобрения CE/FESI/042025/1915). Риски минимальны, так как вмешательство является образовательным и неинвазивным.
Значимость:
Это первое рандомизированное контролируемое испытание в Мексике, оценивающее симуляцию на основе генеративного ИИ для диагностической коммуникации. Результаты будут информировать о внедрении инструментов обучения на основе ИИ в учебные программы медицинского образования и могут способствовать масштабируемым инновациям в обучении медицинских работников для управления хроническими заболеваниями, начиная с диабета 2 типа.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Tlalnepantla, Мексика
- Universidad Nacional Autónoma de México, Faculty of Higher Studies Iztacala (FES Iztacala)
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Студенты-медики, в настоящее время обучающиеся на факультете медицины (программа «Медицинский хирург»), УНАМ-ФЕС Истакала.
- Возраст от 18 до 30 лет.
- Способность предоставить информированное согласие.
- Готовность участвовать во всех фазах исследования (предварительное тестирование, вмешательство, пост-тестирование).
Критерии исключения:
- Предыдущее участие в пилотном исследовании DIALOGUE.
- Предыдущее формальное обучение диагностической коммуникации за пределами стандартной медицинской программы.
- Неполная доступность для запланированных сессий.
- Отказ или неспособность предоставить информированное согласие.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Исследования в области здравоохранения
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Тройной
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Тренинг на основе моделирования с искусственным интеллектом (DIALOGUE-DM2)
Медицинские студенты, назначенные в эту группу, получат обучение с использованием платформы DIALOGUE-DM2, которая предоставляет генеративных ИИ-управляемых симулированных пациентов.
Участники будут участвовать в нескольких сценариях диагностического раскрытия, сосредоточенных на диабете 2 типа, и получать немедленную обратную связь, генерируемую системой ИИ.
Обратная связь соответствует проверенным коммуникационным рамкам (Kalamazoo, MRS).
Обучение проводится в течение нескольких сессий до посттестовой оценки.
|
Студенты-медики взаимодействуют с платформой DIALOGUE-DM2, системой симуляции на основе генеративного искусственного интеллекта.
Платформа предоставляет виртуальные встречи с пациентами, сфокусированные на раскрытии диагноза диабета 2 типа.
Студенты проходят несколько смоделированных сценариев и получают немедленную обратную связь, сгенерированную ИИ, соответствующую стандартизированным рубрикам коммуникации (Каламазу, MRS).
Обучение направлено на улучшение навыков диагностической коммуникации до посттестовой оценки.
|
|
Активный компаратор: Традиционное обучение
Медицинские студенты, назначенные в эту группу, получат традиционное обучение коммуникативным навыкам.
Это включает лекции, ролевые игры с коллегами и сессии обратной связи под руководством преподавателей, охватывающие раскрытие диагноза при сахарном диабете 2 типа.
Участники пройдут такое же количество учебных сессий, как и группа вмешательства, до посттестовой оценки.
|
Медицинские студенты получают традиционное обучение по диагностической коммуникации.
Это включает лекции, ролевые игры с коллегами и сессии обратной связи под руководством преподавателей, охватывающие раскрытие диагноза при диабете 2 типа.
Продолжительность обучения и количество сессий соответствуют группе вмешательства.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Изменение показателя эффективности диагностической коммуникации
Временное ограничение: Примерно 12 недель (от предварительного тестирования до пост-тестирования для каждого участника).
|
Улучшение навыков диагностической коммуникации, измеряемое с использованием валидированных рубрик - Контрольного списка основных элементов коммуникации Каламазу и Шкалы оценки медицинской коммуникации (MCRS) - применяемых к стандартизированным сценариям с пациентами.
Используются независимые слепые оценщики из числа преподавателей и оценка с помощью ИИ.
Баллы варьируются от 0 до 100, причем более высокие значения указывают на лучшие показатели диагностической коммуникации.
|
Примерно 12 недель (от предварительного тестирования до пост-тестирования для каждого участника).
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Изменение в самооценке студентов уверенности в диагностическом общении
Временное ограничение: Приблизительно 12 недель (от предварительного тестирования до последующего тестирования на одного участника).
|
Изменение самооценки уверенности студентов при раскрытии диагноза диабета 2 типа, измеренное с помощью структурированного опросника по 5-балльной шкале Лайкерта (1 = очень низкая уверенность, 5 = очень высокая уверенность).
Более высокие баллы указывают на большую самооценку уверенности в диагностической коммуникации. |
Приблизительно 12 недель (от предварительного тестирования до последующего тестирования на одного участника).
|
|
Изменение показателей диагностической коммуникации по конкретным областям (шкала Kalamazoo Framework и рейтинговая шкала медицинской коммуникации)
Временное ограничение: Примерно 12 недель (от предварительного до последующего тестирования на одного участника).
|
Улучшение в конкретных областях коммуникации – передача информации, эмпатия, объяснение рисков и совместное принятие решений – оценивается с использованием Контрольного списка основных элементов коммуникации Каламазу и Шкалы оценки медицинской коммуникации (MCRS). Каждая область оценивается от 0 до 100 баллов, причём более высокие баллы указывают на лучшую результативность.
|
Примерно 12 недель (от предварительного до последующего тестирования на одного участника).
|
|
Соглашение между человеческими оценщиками и оценкой ИИ
Временное ограничение: Оценка проводилась после тестирования, примерно через 12 недель после исходного уровня для каждого участника.
|
Уровень согласованности между слепыми оценщиками-людьми и оценкой диагностической коммуникации на основе ИИ, оцененный с использованием коэффициента каппа Коэна (κ).
Оценки варьируются от -1,0 до +1,0, где значения ближе к +1,0 указывают на более сильное согласие между оценщиками.
|
Оценка проводилась после тестирования, примерно через 12 недель после исходного уровня для каждого участника.
|
|
Удовлетворенность студентов назначенным методом обучения
Временное ограничение: Оценка проводится сразу после завершения пост-теста, примерно через 12 недель после исходного уровня для каждого участника.
|
Удовлетворенность назначенным методом обучения (AI-симуляция против традиционного обучения), измеряемая с помощью структурированного опроса удовлетворенности по 5-балльной шкале Лайкерта (1 = очень неудовлетворен; 5 = очень удовлетворен).
Более высокие баллы указывают на большую удовлетворенность методом обучения.
|
Оценка проводится сразу после завершения пост-теста, примерно через 12 недель после исходного уровня для каждого участника.
|
Соавторы и исследователи
Публикации и полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Оцененный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- UNAM-DIALOGUE-DM2-2025
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Сроки обмена IPD
Критерии совместного доступа к IPD
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- САП
- МКФ
- АНАЛИТИЧЕСКИЙ_КОД
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .