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比较人工智能聊天机器人与电话热线的有效性 (AI chatbot)

2024年9月30日 更新者:Dr. Patrick Ip、The University of Hong Kong

比较人工智能聊天机器人与电话热线回答 COVID-19 相关问题的有效性

COVID-19 大流行严重影响了香港人民的福祉,导致社会疏远政策和医疗服务利用的变化。 学校停课和远程工作增加了家长和孩子的压力。 低收入家庭和有特殊需要的儿童等弱势群体遭受虐待和心理健康问题的风险较高。 当父母兼顾工作、育儿和教育责任时,父母倦怠已成为一个问题。 需要研究 COVID-19 对家庭身心健康的影响以及人工智能在应对这些挑战中的潜在作用。 人工智能,特别是聊天机器人,可以提供可访问的医疗保健信息和支持,有助于早期诊断和治疗。 人工智能聊天机器人提供及时的响应、准确的信息和持续的可用性,使其成为远程健康援助的宝贵工具。 虽然人工智能聊天机器人并非没有局限性,但进一步的研究可以帮助它们更有效地将它们集成到医疗保健服务中。

研究概览

详细说明

自 2019 年 12 月爆发以来,COVID-19 大流行对香港人民的福祉产生了前所未有的影响。 政府采取了社会疏远政策,以尽量减少感染风险。 这些包括但不限于;学校停课、远程工作、禁止集体聚会。 这些抗感染措施导致医疗服务和寻求帮助活动的使用模式发生变化。 研究还表明,缺乏社交会导致父母和孩子的压力更大。

随着学校停课和远程工作措施的持续,孩子和家长都承受着巨大的压力。 教科文组织(2020)报告称,截至 2020 年 4 月中旬,200 个国家超过 15.8 亿儿童和青少年受到学校停课的影响。 尽管 COVID-19 对儿童和父母心理健康的长期影响尚不清楚,但面对这种前所未有的时期,虐待、忽视和剥削儿童的案件有所增加。 低收入家庭或有特殊教育需要 (SEN) 儿童的家庭容易出现儿童受到虐待和/或出现心理健康危机的情况。 在家工作的父母面临着履行三重角色的挑战:工作、育儿和家庭护理。 更糟糕的是,孩子缺乏学习兴趣和动力,给担任教师角色的家长增加了额外的负担。 父母容易出现父母倦怠,其特点是精神和身体疲惫不堪,并伴有绝望感。 因此,很明显,社会对 COVID-19 身心健康研究有强烈的需求。 当务之急是预防和缓解因 COVID-19 引起的亲子关系、父母压力和家庭功能方面的潜在问题和现有问题。

因此,探索更容易获得和有效的方法来处理潜在和现有的健康问题(身体和心理)应该是一个优先事项。 医疗保健服务中的人工智能 (AI) 可以通过人工智能系统回答常见问题,从而减少医疗保健工作者的工作量,而这些问题都可以在受试者舒适的家中进行。 考虑到 COVID-19 对儿童和家长的潜在不利影响,填补人工智能如何作为寻求帮助平台的研究空白非常重要,特别是在社交距离期间。

过去十年,人工智能在医疗保健服务中得到了广泛采用。 特别是聊天机器人的使用增强了公众在舒适的家中对医疗服务的参与。 人工智能聊天机器人利用自然语言处理(NLP)来促进与用户的对话互动,从而向公众提供适当的医疗建议。 人工智能中的智能算法可以实现疾病的早期诊断,并为那些可能诊断得太晚的人提供治疗技术。 例如,美国疾病控制与预防中心 (CDC) 推出了一款名为 Clara 的聊天机器人,帮助用户获取有关冠状病毒潜在症状的信息,并帮助他们做出是否需要寻求医疗护理的决定。 这尤其有用,因为它可以根据症状对患者进行分类,从而识别出需要医疗护理的高危人群,从而减少小病例的就诊次数。 它还为高危人群的家庭成员提供支持,帮助他们了解可以采取哪些措施来预防感染,以及如何缓解家庭中照顾病人的压力。

人工智能聊天机器人全天候提供服务,能够及时响应用户的问题,值得关注。 此外,人工智能提供的答案被认为比搜索引擎的答案更准确,这取决于数据挖掘方法的熟练程度。 这些功能非常重要,因为用户可以在保持社交距离的同时寻求心理医学建议,而无需与临床医生面对面预约。

人工智能聊天机器人可以作为一种自助工具,帮助您获得处理精神和身体状况的见解,但它还远非完美。 希望这项研究能够有助于使人工智能聊天机器人成为医疗保健服务的一个组成部分。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

48

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、香港、0000
        • Department of Paediatrics and Adolescent Medicine, The University of Hong Kong

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

不

取样方法

概率样本

研究人群

无特定人群

描述

纳入标准:

  • 同意参加研究的受试者。

排除标准:

  • 不同意参与研究的受试者。

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

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
对照组
参与者首次访问我们的系统时将被要求同意随机化。 用户通过电话热线询问题库涵盖的问题以及题库未涵盖的具体问题。
参与者首次访问我们的系统时将被要求同意随机化。 用户通过电话热线询问题库涵盖的问题以及题库未涵盖的具体问题。
干预组
参与者首次访问我们的系统时将被要求同意随机化。 用户可以通过人工智能聊天框提出题库涵盖的问题,以及题库未涵盖的具体问题。
参与者首次访问我们的系统时将被要求同意随机化。 用户可以通过人工智能聊天框提出题库涵盖的问题,以及题库未涵盖的具体问题。 目的是了解使用人工智能聊天机器人和电话热线帮助家长之间的显着差异,以及人工智能聊天机器人与电话热线相比的有效性。

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
广泛性焦虑症 (GAD-7)
大体时间:预测 1 周,后测 1 周
广泛性焦虑症 7 项 (GAD-7) 问卷是一种自我报告的筛查工具,用于评估成人广泛性焦虑症症状的严重程度。 它由七个问题组成,询问通常与广泛性焦虑症相关的各种症状,例如感到紧张、焦虑或紧张。广泛性焦虑症 (GAD - 7)
预测 1 周,后测 1 周
患者健康调查问卷-9
大体时间:预测 1 周,后测 1 周
患者健康问卷 9 (PHQ-9) 是一份自填问卷,用于筛查和评估患者抑郁症的严重程度。 它由九个问题组成,基于《精神疾病诊断和统计手册》(DSM-5) 中重度抑郁症的诊断标准。 患者被要求评价过去两周内出现某些抑郁症状的频率,回答选项范围从“完全没有”到“几乎每天”。 PHQ-9 的总分可以帮助医疗保健提供者确定患者是否存在抑郁症及其严重程度,并随着时间的推移监测他们对治疗的反应。
预测 1 周,后测 1 周

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
服务满意度调查
大体时间:预测 1 周,后测 1 周
服务满意度调查是组织用来收集顾客或客户对所提供服务满意度的反馈的方法。 这些调查通常包括评估服务体验各个方面的问题,例如质量、响应能力、专业性和总体满意度。 从这些调查中收集的反馈可以帮助组织确定需要改进的领域并做出明智的决策以增强其服务。
预测 1 周,后测 1 周

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。

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

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)

2021年9月3日

初级完成 (实际的)

2024年9月4日

研究完成 (实际的)

2024年9月5日

研究注册日期

首次提交

2024年9月16日

首先提交符合 QC 标准的

2024年9月30日

首次发布 (实际的)

2024年10月1日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年10月1日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年9月30日

最后验证

2024年9月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • UW21-344
  • Collaborative Research Fund (其他赠款/资助编号:University Grants Committee)

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

在美国制造并从美国出口的产品

不

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