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Bewertung der Entscheidungsfindung mit ChatGPT-4 unter Auszubildenden in der Operation (EDuCATe)

8. April 2025 aktualisiert von: Manuela Mastronardi, Ospedali Riuniti Trieste

Bewertung von ChatGPT-4 als Entscheidungsunterstützungsinstrument für chirurgische Auszubildende

Diese Studie zielt darauf hin, ob ChatGPT-4 chirurgische Auszubildende bei der klinischen Entscheidungsfindung unterstützen kann. Durch den Vergleich der Leistung von ChatGPT-4 mit Junior-Bewohnern, Seniorenbewohnern und der Teilnahme von Chirurgen zu standardisierten klinischen Szenarien versucht die Studie, die potenzielle Rolle von Großsprachenmodellen in der chirurgischen Ausbildung zu verstehen. Das ultimative Ziel ist es zu bewerten, ob ChatGPT-4 sicher als ergänzendes Bildungsinstrument integriert werden kann, um Nachwuchsbewohner bei der Entwicklung kritischer Denken und chirurgischer Beurteilung zu unterstützen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Hintergrund:

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die medizinische Landschaft schnell und bietet neue Möglichkeiten in der Bildung, Diagnose und Entscheidungsunterstützung. In der Operation ist klinische Entscheidungsfindung eine Kernkompetenz, die durch Training progressiv entwickelt wurde. Chatgpt-4, ein von OpenAI entwickelter hochsprachiger großer Sprachmodell, hat Kompetenz bei der Umstellung medizinischer Abfragen und klinischen Argumentationsaufgaben gezeigt. Die Leistung bei komplexen chirurgischen Entscheidungen im Vergleich zu menschlichen Auszubildenden bleibt jedoch weitgehend unerforscht.

Objektiv:

Die Bildungsstudie zielt darauf ab, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Reaktionen von ChatGPT-4 auf klinische Szenarien zu bewerten, in denen allgemeine Fälle von Operationen beteiligt sind. Insbesondere vergleicht die Studie die Leistung des Modells mit der von Junior-Bewohnern, Seniorenbewohnern und der Teilnahme von Chirurgen, um zu verstehen, ob Chatgpt-4 als sicheres und effektives Bildungsinstrument für chirurgische Auszubildende dienen kann.

Methoden:

Sieben klinische Szenarien werden unter Verwendung real anonymisierter Patientendaten konstruiert, die die allgemeinen allgemeinen Operationsbedingungen darstellen. Jeder Fall wird Schritt für Schritt vorgestellt, wobei der klinische Entscheidungsprozess nachahmt. Die Teilnehmer beantworten eine Frage im Zusammenhang mit der Auswahl der Behandlung.

Zu den Teilnehmern gehören Junior-Bewohner (PGY1-2), Senior-Bewohner (PGY3+) und die Besucher von Chirurgen einer einzigen chirurgischen Abteilung. Chatgpt-4 wird mit denselben Szenarien aufgefordert. Alle Teilnehmer werden angewiesen, die Fälle zu vervollständigen, ohne externe Ressourcen wie KI -Tools oder Internetsuche zu verwenden und sich ausschließlich auf ihr klinisches Wissen zu verlassen.

Die statistische Analyse verglichen die Leistung zwischen Gruppen unter Verwendung nichtparametrischer Tests (z. B. Wilcoxon-Rangsumme).

Erwartete Ergebnisse:

Die Studie stellt fest, dass ChatGPT-4 auf einem Niveau, das mit hochrangigen Bewohnern vergleichbar ist, oder anwesenden Chirurgen abschneiden und Junior-Bewohner bei der Entscheidungsfindung übertreffen. Wenn diese Ergebnisse bestätigt würden, könnten diese Ergebnisse den sicheren Einsatz von ChatGPT-4 als Schulungshilfe für die Bewohner von Junior-Operationen unterstützen, wodurch die Bildungsergebnisse und die Fähigkeiten des klinischen Arguments möglicherweise verbessert werden.

Bedeutung:

Diese Studie wird neuartige Einblicke in die Rolle der KI in der chirurgischen Bildung geben. Durch den strengen Vergleich der Entscheidungsfunktionen von ChATGPT-4 mit der der menschlichen Chirurgen auf verschiedenen Ebenen hofft die Studie, ihre Nützlichkeit, Einschränkungen und angemessene Verwendung in Residency-Trainingsprogrammen zu definieren.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

35

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

      • Trieste, Italien
        • University of Trieste
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Silvia Palmisano
        • Hauptermittler:
          • Manuela Mastronardi
        • Unterermittler:
          • Paola Germani
        • Unterermittler:
          • Margherita Sandano

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienbevölkerung wird aus allgemeinen Auszubildenden und Fakultätsmitgliedern einer einzigen akademischen chirurgischen Abteilung bestehen. Die Teilnehmer werden basierend auf ihrem Ausbildungs- und Erfahrungsniveau in drei Gruppen geschichtet: Junior-Bewohner: Postgraduiertenjahr (PGY) 1-2; Seniorenbewohner: PGY 3 und höher; Anwesende Chirurgen: Vorstandsgeräte allgemeine Chirurgen mit unabhängiger klinischer Praxis

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Aktiv eingeschrieben oder beschäftigt in der allgemeinen Residenz oder Abteilung für die teilnehmende Institution in der allgemeinen Chirurgie
  • Bereitschaft zur Teilnahme und Vervollständigung aller klinischen Fallszenarien
  • Zustimmung zur Teilnahme an der Studie

Ausschlusskriterien:

  • Unvollständige Antworten
  • Verwendung externer Hilfe (z. B. Internetsuche, KI-Tools) bei Beantwortung von Szenarien, wie sie in Anweisungen selbst gemeldet werden

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Bewohner
Junior- und Senior -Bewohner in der allgemeinen Operation
Sieben klinische Fälle, die analysiert werden müssen
Berater
Senior General Chirurgen
Sieben klinische Fälle, die analysiert werden müssen
Chatgpt 4
Künstliches Intelligenzsystem
Sieben klinische Fälle, die analysiert werden müssen

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anteil der korrekten Antworten
Zeitfenster: Grundlinie
Binärer Ergebnis (korrekt gegen falsche Entscheidung)
Grundlinie

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vergleich der Genauigkeit über die Erfahrungsstufen hinweg
Zeitfenster: Grundlinie
Anteil der korrekten Antworten nach Gruppen: Junior-Bewohner, Seniorenbewohner, anwesende Chirurgen, Chatgpt-4
Grundlinie
Vertrauensniveau
Zeitfenster: Grundlinie
Teilnehmer und Chatgpt werden gebeten, zu bewerten, wie sicher sie sich in ihrer Antwort fühlen (1-5 Likert-Skala, wobei 1 kein zuversichtlich und 5 sehr zuversichtlich bedeutet)
Grundlinie
Prozentsatz der Verwendung von KI für die Bewertung klinischer Fälle
Zeitfenster: Grundlinie
Die Teilnehmer werden gefragt, ob sie in ihrer klinischen Aktivität Chatgpt verwenden oder nicht
Grundlinie

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

10. April 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

25. April 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

30. April 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

10. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI-Surgical training

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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