基于大语言模型的近视辅助系统的开发和验证
2025年3月11日 更新者：The Hong Kong Polytechnic University
近视是一个快速增长的全球健康问题，迫切需要能够促进个性化医疗策略的先进工具。
基于人工智能 (AI) 的解决方案（例如大型语言模型）为眼科医疗保健提供了强大的工具。
在本研究中，研究人员旨在验证以患者为中心的基于大语言模型（LLM）的近视辅助系统，其主要目标如下：1）评估LLM模型生成高水平报告并帮助患者自我评估的能力。初级保健患者的近视； 2）评估其在回答循证医学问题和提高近视患者诊所整体满意度方面的表现。
研究概览
详细说明
近视是一个迅速增长的全球健康问题，尤其影响儿童和青少年。 近视的进展可导致严重的并发症，例如近视黄斑变性，显着影响视力和生活质量。 随着近视患病率的上升，迫切需要能够促进个性化医疗保健策略的先进工具。 基于人工智能 (AI) 的解决方案（例如大型语言模型）为眼科医疗保健提供了强大的工具。 然而，它们在实际临床环境中的有效性和安全性尚未得到充分探索。
在本研究中，研究人员旨在验证以患者为中心的基于大语言模型（LLM）的近视辅助系统，其主要目标如下：1）评估LLM模型生成高水平报告并帮助患者自我评估的能力。初级保健患者的近视； 2）评估其在回答循证医学问题和提高近视患者诊所整体满意度方面的表现。 本研究的结果将为GPT模型在医疗保健领域的应用提供有价值的见解，为提高医疗服务的可及性和质量做出重大贡献。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
70
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Hong Kong
-
Hong Kong、Hong Kong、中国、000
- The Hong Kong Polytechnic University
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 6至75岁的门诊参与者。
- 出于医疗目的接受眼科检查的参与者。
- 能够在双眼中产生清晰的眼科图像的参与者。
- 没有涉及数字医学的研究经验
- 同意参与本研究并签署书面知情同意书
排除标准：
- 不愿意参加本研究的参与者
- 无法理解研究的参与者。
- 最近接受过眼科手术或患有可能影响近视评估相关影像学结果判读的严重眼部疾病（例如严重玻璃体出血、白内障、角膜白血病等）的参与者将被排除在研究之外。
- 眼科图像质量较差的参与者，包括模糊、伪影、曝光不足或曝光过度。
- 评估人员认为不适当的其他原因。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：以病人为中心的辅助系统
参与者使用基于大语言模型 (LLM) 的以患者为中心的辅助系统进行门诊就诊程序 10 分钟。
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参与者将使用嵌入平板设备中的法学硕士模型界面进行 10 分钟的医疗咨询，然后与医生进行定期面对面咨询。
试验过程中，参与者可以自由对话，内容包括危险因素、症状、诊断、检查、治疗、建议和注意事项等。完成眼科影像检查的参与者将被要求将结果输入到辅助模型中，生成结构化报告。
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无干预：对照组
参与者在没有基于大语言模型（LLM）的以患者为中心的辅助系统或任何类似人工智能辅助的情况下进行门诊就诊程序10分钟。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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满意度
大体时间：门诊就诊程序结束后立即
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评估参与者对使用或不使用基于大语言模型（LLM）的以患者为中心的辅助系统的临床体验的满意度。
使用问卷（患者用户满意度量表）报告总满意度得分，该问卷评估参与者对临床经验的满意度以及解决自身问题的有效性。
问卷采用李克特5点量表进行测量，其中1代表强烈不同意； 5代表非常同意；分数越高表明满意度越高。
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门诊就诊程序结束后立即
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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参与者是否采纳医生的近视管理建议
大体时间：门诊就诊程序结束后立即
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这是一个二元结果，用于评估参与者是否遵循医生的近视管理建议。
它的重点是参与者是否实施了规定的治疗或干预措施来控制或管理他们的近视。
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门诊就诊程序结束后立即
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Mingguang He, M.D, Ph.D、The Hong Kong Polytechnic University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年9月21日
初级完成 (实际的)
2024年10月26日
研究完成 (实际的)
2024年10月26日
研究注册日期
首次提交
2024年9月11日
首先提交符合 QC 标准的
2024年9月19日
首次发布 (实际的)
2024年9月23日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年3月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年3月11日
最后验证
2025年2月1日
更多信息
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