防止用可解释的机器智能的药学实践中的药物分配错误：波2
2025年1月21日 更新者：Corey Lester
药剂师目前执行独立的双重检查，以识别药物选择错误，然后才能到达患者。
但是，在实践中不存在使用机器智能（MI）来支持药剂师的认知决策工作。
正在进行这项研究，以检查有效性机器智能（MI）的建议，以确定其对药剂师的工作绩效和认知需求的影响。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
30
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
-
-
Michigan
-
Ann Arbor、Michigan、美国、48109
- University of Michigan
-
-
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 美国有执照的药剂师
- 筛选时年龄18岁以上
- 带有Microsoft Windows 10的PC/笔记本电脑或MACOS带有Google Chrome或Firefox Web浏览器的PC/Mac（MacBook，iMac）安装了设备上的PC/MACOS
- 屏幕分辨率为1024x968像素或更多
- 笔记本电脑集成网络摄像头或USB网络摄像头也需要用于眼睛跟踪目的。
排除标准：
- 具有多种功率的眼镜（双焦点，三焦点，进步剂，分层镜片或回归镜片）
- 白内障，眼内植入物，青光眼或永久扩张的学生
- 需要屏幕读取器/放大镜或其他辅助技术来使用计算机
- 眼科手术（例如角膜）
- 眼动或对齐异常（懒惰的眼睛，斜视，眼球震颤）
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：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：可解释的mi
参与者会收到可解释的机器智能以完成药物验证任务。
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参与者将在没有任何 MI 帮助的情况下完成药物验证任务
参与者获得可解释的机器智能帮助，以完成药物验证任务。
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实验性的：无法解释的MI
参与者会收到无法解释的（即黑框）机器智能来完成用药验证任务。
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参与者将在没有任何 MI 帮助的情况下完成药物验证任务
参与者会收到无法解释的（即黑框）机器智能帮助，以完成药物验证任务。
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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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决策准确度
大体时间：1 天 - 单次考察访问
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通过药物验证错误数量衡量的检测率差异
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1 天 - 单次考察访问
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信任改变
大体时间：1 天 - 单次考察访问
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通过视觉模拟量表测量的信任差异将根据人工智能建议的准确性进行计算。
每次试验后，参与者将按照 1 到 100 的范围表示他们对人工智能建议的信任程度，分数越高表示信任程度越高。
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1 天 - 单次考察访问
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认知工作
大体时间：1天 - 一次学习访问
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通过固定和固定数量来衡量的认知工作差异
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1天 - 一次学习访问
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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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反应时间
大体时间：1 天 - 单次考察访问
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任务时间差异，以从开始任务到接受或拒绝药物图像的秒数来衡量
|
1 天 - 单次考察访问
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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。
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)
2023年2月1日
初级完成 (实际的)
2023年5月12日
研究完成 (实际的)
2023年5月12日
研究注册日期
首次提交
2025年1月21日
首先提交符合 QC 标准的
2025年1月21日
首次发布 (实际的)
2025年3月25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1月21日
最后验证
2025年1月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- HUM00213493
- 5R01LM013624 (美国 NIH 拨款/合同)
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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