“Digital Clinicians” Performing Obesity Medication Self-Injection Education: Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) chatbots have shown competency in a range of areas, including clinical note taking, diagnosis, research, and emotional support. An obesity epidemic, alongside a growth in novel injectable pharmacological solutions, has put a strain on limited resources. Objective: This study aimed to investigate the use of a chatbot integrated with a digital avatar to create a "digital clinician." This was used to provide mandatory patient education for those beginning semaglutide once-weekly self-administered injections for the treatment of overweight and obesity at a national center. Methods: A "digital clinician" with facial and vocal recognition technology was generated with a bespoke 10- to 15-minute clinician-validated tutorial. A feasibility randomized controlled noninferiority trial compared knowledge test scores, self-efficacy, consultation satisfaction, and trust levels between those using the AI-powered clinician avatar onsite and those receiving conventional semaglutide education from nursing staff. Attitudes were recorded immediately after the intervention and again at 2 weeks after the education session. Results: A total of 43 participants were recruited, 27 to the intervention group and 16 to the control group. Patients in the "digital clinician" group were significantly more knowledgeable postconsultation (median 10, IQR 10-11 vs median 8, IQR 7-9.3; P<.001). Patients in the control group were more satisfied with their consultation (median 7, IQR 6-7 vs median 7, IQR 7-7; P<.001) and had more trust in their education provider (median 7, IQR 4.8-7 vs median 7, IQR 7-7; P<.001). There was no significant difference in reported levels of self-efficacy (P=.57). 81% (22/27) participants in the intervention group said they would use the resource in their own time. Conclusions: Bespoke AI chatbots integrated with digital avatars to create a "digital clinician" may perform health care education in a clinical environment. They can ensure higher levels of knowledge transfer yet are not as trusted as their human counterparts. "Digital clinicians" may have the potential to aid the redistribution of resources, alleviating pressure on bariatric services and health care systems, the extent to which remains to be determined in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».