Großsprachenmodelle zur Unterstützung der gynäkologischen Onkologiebehandlung (EASING)

Advanced Artificial Intelligence (KI) -Technologien, insbesondere große Sprachmodelle wie das ChatGPT von Openai, verfügen über ein erhebliches Potenzial für die Verbesserung der medizinischen Entscheidungsfindung. Während ChatGPT nicht speziell für medizinische Anwendungen entwickelt wurde, hat es in verschiedenen Gesundheitsszenarien, einschließlich der Beantwortung von Patientenanfragen, der Ausarbeitung medizinischer Dokumentation und der Unterstützung klinischer Konsultationen, nicht mehr konzipiert. Trotz dieser Fortschritte hat seine Rolle bei der Unterstützung der Entscheidungsfindung in komplexen onkologischen Fällen unter Erforschungen untersucht.

Die Entscheidungsfindung der Behandlung in der gynäkologischen Onkologie ist ein vielfältiger Prozess, der evidenzbasierte Richtlinien, Tumorbiologie, patientenspezifische Faktoren und klinisches Fachwissen integriert. KI-Tools wie ChatGPT könnten möglicherweise dazu beitragen, relevante richtlinienbasierte Empfehlungen zu synthetisieren, die Entscheidungsgenauigkeit zu verbessern und effizientere klinische Workflows zu erleichtern. ChatGPT ist jedoch nicht speziell auf onkologische Behandlungsentscheidungen zugeschnitten und es fehlt in diesem Bereich eine umfassende Validierung. Darüber hinaus kann es Fehlinformationen oder plausibel klingende, aber ungenaue Empfehlungen erzeugen, die sich auf die klinische Beurteilung auswirken könnten. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie medizinische Fachkräfte, einschließlich Studenten und Ärzte für die frühe Karriere, mit solchen AI-Tools interagieren, bevor eine umfassendere Integration in die klinische Praxis umfassender ist. Lokal einsetzbare Modelle wie LLAMA ermöglichen eine sichere Verwendung vor Ort, während die Generation von Abrufen-Augmented-generelles Richtlinien-konforme Empfehlungen gewährleistet.

Diese Studie untersucht die Auswirkungen von Sprachmodellen auf die Unterstützung der Behandlungsentscheidung für Medizinstudenten, die gynäkologische Onkologiefälle verwalten. Dies ist eine Crossover -Studie, in der die Teilnehmer in zwei Gruppen randomisiert werden. Alle Teilnehmer beginnen mit dem Zugriff auf Chatgpt für zwei Vignetten. Anschließend werden zwei Fälle mit einem lokal bereitgestellten Sprachmodell fortgesetzt, gefolgt von zwei Fällen, die sich auf PDFs der Richtlinien stützen, oder umgekehrt.

Jeder Teilnehmer wird klinische Fälle analysieren, Behandlungspläne vorschlagen und sein Vertrauen in seine Entscheidungen und die Benutzerfreundlichkeit des Entscheidungsunterstützungssystems bewerten. Diese Studie zielt darauf ab, Einblicke in die potenziellen Vorteile und Einschränkungen bei der Integration von KI-Tools wie ChatGPT in die Entscheidungsfindung der onkologischen Behandlung zu geben.