Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Evaluating the Effectiveness of an AI-powered Physician Assistant in Improving Patients' and Physician's Satisfaction in an Outpatient Setting of a Tertiary Care Hospital.

7 августа 2026 г. обновлено: Saqib Bakhshi, Aga Khan University

Patients' satisfaction depends on several factors, including health care costs, access to care, and the waiting time to see a healthcare professional. In Pakistan, hospitals face overcrowding, which in turn results in long waiting times, particularly in outpatient departments. Longer waiting times not only hurt patients' experience and hospitals' performance but also increase stress on the physicians.

These challenges can be addressed with the effective use of Artificial Intelligence (AI) and related technologies. By leveraging machine learning algorithms and advanced data prediction models, AI can augment healthcare providers in clinical decision-making and streamline their work processes. However, these applications are largely studied and implemented in high-income countries, creating a lack of evidence from low- and middle-income countries.

Hence, a randomized controlled trial will be conducted to assess the effectiveness of an AI physician assistant in improving patient and physician satisfaction within outpateint clincis of a resource constrained setting.

Обзор исследования

Статус

Еще не набирают

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

367

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Saqib Bakhshi
  • Номер телефона: +923062750710
  • Электронная почта: saqib.dow@gmail.com

Учебное резервное копирование контактов

  • Имя: Shifa Habib
  • Номер телефона: +923018222783
  • Электронная почта: shifa.habib@aku.edu

Места учебы

      • Karachi, Пакистан
        • Aga Khan University Hospital
        • Контакт:
          • Saqib Bakhshi
          • Номер телефона: +923062750710
          • Электронная почта: saqib.dow@gmail.com
        • Контакт:
          • Hamdan Pasha
          • Номер телефона: +923333129014
          • Электронная почта: hamdan.pasha@aku.edu
        • Главный следователь:
          • Saqib Bakhshi

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Описание

Inclusion Criteria (Patients):

  • Informed consent before enrolment.
  • Adults aged 18 years and above.
  • Initial patients registering at the clinic during the entire trial duration.
  • Possession of a digital device for an OTP (one-time password)
  • Can read and write Urdu and/or English

Inclusion Criteria (Physicians):

  • Informed Consent
  • Agree to include AI physician assistant in their workflows

Exclusion Criteria (Patients):

  • Patients requiring emergency care
  • Patients who refuse to complete the history process with the AI physician assistant.

Exclusion Criteria (Physicians):

- Physicians from non-surgical specialties

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Другой
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Одинокий

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: AI Physician Assistant

The intervention group will comprise participants enrolled in the application (AI physician assistant) in addition to the standard of care

The study participant allocated to the intervention will interact with the AI-physician assistant application "Hami" before they consult with the physician. The application will collect the medical history of the patient. This will then be followed by an AI-generated clinical summary, which their physicians will receive before the consultation begins. Physicians will review this summary and ask further questions of patients if required, and update the patient's record through an inbuilt scribe feature in the application.

The intervention evaluated here is an AI Physician Assistant. The assistant takes the patient's history using a specialty-specific line of questioning. Once the interaction ends, the application converts the information into an AI-generated clinical summary for physicians to review.

The physician reviews the summary and asks the patient additional questions, if required. Any additions or changes to the patient's history are recorded in the application. The physician then conducts a physical examination and can view AI-generated and guideline-based recommendations for assessment and treatment within the application. These recommendations may be selected, modified, or disregarded according to the physician's clinical expertise.

All additions to the patient's record can be entered manually or dictated verbally and automatically added through the application's ambient scribe feature. Once the treatment plan has been documented, the application generates a SOAP note.

Без вмешательства: Standard of Care
The arm will comprise participants who receive standard care. In surgical clinics, standard care involves residents seeing the patients before the physicians. However, as part of the study, we will include physicians who agree to see patients without residents taking the history first. Hence, the trial uses the term 'physician' as part of the control group or standard care terminology.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Patient's satisfaction
Временное ограничение: Every day from each patient for a period of 2 months
Patient satisfaction is conceptualized through the lens of perceived quality of care, which is influenced by the effective utilization of waiting time and the provision of patient-centred care. Effective utilization of waiting time refers to patients' perceptions regarding whether their waiting time was used meaningfully during the visit. The domains of patient-centred care have been adapted from the Institute of Medicine (IOM) framework and include respect for patients' values and preferences, coordinated and integrated care, adequacy of information and communication, emotional support, involvement of family and friends, and physical comfort. These questions have been adapted based on the study objectives. The questionnaire will include demographic questions and five-point Likert-scale items (Strongly Agree to Strongly Disagree) and one open-ended question to obtain additional feedback regarding patients' experiences and satisfaction.
Every day from each patient for a period of 2 months

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Physician Satisfaction
Временное ограничение: From each physician at the end of each day for two months.

It will be assessed with regards to integration of an AI-powered physician assistant, focusing on usability, impact on workflow efficiency, evidence based treatment recommendations and improved patient-physician interaction.

Physician's satisfaction will be calculated utilizing mean scoring system, where each question will be scored on a 5 point Likert scale (Strongly Agree to Strongly Disagree). Additionally, we will ask one open-ended question at the end of the survey as part of physician satisfaction. This tool will be made exclusively for this study and will undergo content validation.

From each physician at the end of each day for two months.
Mean consultation time
Временное ограничение: Every day for each patient consultation for a period of 2 months

Consultation time (calculated in minutes) refers to the time taken by the physician while the patient is in the physician's room and the time taken by the physician for each of the following: to inquire about symptoms, conduct an examination, prescribe treatment, and provide counselling.

It will be measured using timestamps from a stopwatch from the time the patient enters the consultation room till the time they leave.

Every day for each patient consultation for a period of 2 months

Другие показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Process flow evaluation outcome - Mean queuing time
Временное ограничение: Every day for each patient visit for a period of 2 months

Mean queuing time for each patient before the consultation process begins. Queuing time (calculated in minutes) refers to the time spent by a patient in the waiting area after their registration has been completed till the start of their consultation.

It will be recorded using timestamps in two steps: one starting from the registration till the vitals are taken, secondly after vitals have been recorded till the patient visit the physician. These timings will be combined into a single aggregated time and will be calculated once for each patient.

Every day for each patient visit for a period of 2 months

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Оцененный)

1 сентября 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 ноября 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 ноября 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

7 августа 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

7 августа 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

10 августа 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

10 августа 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

7 августа 2026 г.

Последняя проверка

1 января 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • 2026-12176-39541

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

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. .

Подписаться