Razonamiento médico en casos de gestión con modelos de lenguaje grandes

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA), específicamente los modelos avanzados de lenguajes grandes como ChatGPT de OpenAI, tienen el potencial de mejorar la toma de decisiones médicas. Aunque ChatGPT-4 no se desarrolló para su uso en aplicaciones médicas específicas, ha demostrado ser prometedor en diversos contextos de atención médica, incluida la redacción de notas médicas, la atención de consultas de pacientes y la facilitación de consultas médicas. Sin embargo, se sabe poco sobre cómo ChatGPT aumenta la capacidad de razonamiento clínico de los médicos.

El razonamiento clínico es un proceso complejo que implica reconocimiento de patrones, aplicación de conocimientos y razonamiento probabilístico. La integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT-4 en los flujos de trabajo de los médicos podría ayudar a reducir la carga de trabajo de los médicos y disminuir la probabilidad de mala gestión. Sin embargo, ChatGPT-4 no se desarrolló con fines de razonamiento clínico ni ha sido validado para este fin. Además, puede estar sujeto a desinformación, incluidas fabulaciones convincentes que pueden engañar a los médicos. Si los médicos hacen un mal uso de esta herramienta, es posible que no mejore el razonamiento e incluso podría causar daño. Por lo tanto, es importante estudiar cómo los médicos utilizan grandes modelos de lenguaje para aumentar el razonamiento clínico antes de su incorporación rutinaria a la atención al paciente.

En este estudio, los participantes serán asignados al azar para responder casos de gestión clínica con o sin acceso a ChatGPT-4. Cada caso tiene múltiples componentes y se pedirá a los participantes que discutan su razonamiento para cada componente. Las respuestas serán calificadas por revisores independientes cegados a la asignación del tratamiento. Un panel de 4 a 7 expertos desarrolló una rúbrica de calificación para cada caso. Los participantes desarrollaron de forma independiente una rúbrica para cada caso y luego cualquier discrepancia se resolvió mediante múltiples rondas de discusiones.