Al para mejorar el diagnóstico de enfermedades reumáticas raras (AIDRARER)
Descripción general del estudio
Descripción detallada
Las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial (IA), en particular los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT de OpenAI, tienen un potencial significativo para mejorar la toma de decisiones médicas. Si bien ChatGPT no fue diseñado específicamente para aplicaciones médicas, ha demostrado su utilidad en varios escenarios de atención médica, incluida la respuesta a las consultas de los pacientes, la redacción de documentación médica y la asistencia en consultas. A pesar de estos avances, su papel en el apoyo al razonamiento diagnóstico (especialmente entre estudiantes de medicina con menos experiencia) y en enfermedades raras complejas sigue sin explorarse.
El razonamiento diagnóstico es un proceso multifacético que combina el reconocimiento de patrones, la síntesis de conocimientos y el pensamiento probabilístico. Herramientas como ChatGPT podrían potencialmente aliviar la carga cognitiva, mejorar la precisión del diagnóstico y, en última instancia, acelerar el diagnóstico de enfermedades raras. Sin embargo, ChatGPT no está diseñado para el razonamiento diagnóstico y carece de una validación integral en este dominio. Además, es susceptible de generar información errónea o respuestas que suenan plausibles pero inexactas, lo que puede dificultar, en lugar de apoyar, la toma de decisiones clínicas. Por lo tanto, comprender cómo los estudiantes de medicina utilizan dichas herramientas de inteligencia artificial es esencial antes de integrarlas en los flujos de trabajo educativos o clínicos. Este estudio también evaluará un mensaje estandarizado para facilitar el uso de ChatGPT y brindará a los estudiantes acceso directo para permitir un escenario realista.
Este estudio investigará el impacto de ChatGPT en la precisión diagnóstica de los estudiantes de medicina cuando abordan casos de enfermedades reumáticas raras. Los participantes serán distribuidos aleatoriamente en dos grupos: uno con acceso a ChatGPT y otro que utilizará herramientas de diagnóstico convencionales. Cada participante analizará casos diagnósticos proporcionando hasta 5 diagnósticos diferenciales y calificando la confianza diagnóstica. Revisores independientes, cegados a la asignación de grupos, evaluarán la precisión y calidad de sus respuestas. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo proporcionar información sobre los posibles beneficios y limitaciones de la integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Marburg, Alemania, 35043
- Institute for Digital Medicine, University Hospital of Giessen and Marburg, Philipps University Marburg
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Estudiantes de medicina iniciados en materias clínicas (Medicina interna)
Criterios de exclusión:
- No ser estudiante de medicina
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Comparador activo: Grupo de intervención
El grupo tendrá acceso a ChatGPT y un mensaje inicial estandarizado.
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Modelo de lenguaje ChatGPT de OpenAI con interfaz de chat.
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Sin intervención: Grupo de control
El grupo no tendrá acceso a ningún LLM, incluido ChatGPT, pero se le motivará a utilizar otros recursos (como motores de búsqueda en línea, Pubmed).
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión diagnóstica del diagnóstico superior.
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Los participantes de cada grupo harán al menos una sugerencia de enfermedad (diagnóstico superior) y hasta un total de un máximo de 5 sugerencias.
Se analizará el porcentaje de coincidencias exactas de la sugerencia principal con el diagnóstico real.
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durante la evaluación
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión diagnóstica de las 5 sugerencias principales
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Los participantes de cada grupo harán al menos una sugerencia de enfermedad (diagnóstico superior) y hasta un total de un máximo de 5 sugerencias.
Se analizará el porcentaje de coincidencias exactas con el diagnóstico real incluido en las 5 sugerencias principales.
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durante la evaluación
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Razonamiento diagnóstico
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Para cada caso, los participantes recibirán 1 punto por cada diagnóstico plausible y 2 puntos por una respuesta completamente correcta.
Las puntuaciones totales se compararán entre los grupos aleatorios.
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durante la evaluación
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Confianza diagnóstica
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Para cada caso, se preguntará a los participantes por su confianza diagnóstica (EVA 0-10).
La puntuación media se comparará entre grupos.
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durante la evaluación
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Tiempo dedicado al diagnóstico.
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Compararemos cuánto tiempo (en segundos) pasan los participantes por caso entre los dos brazos del estudio.
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durante la evaluación
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 24-221 ANZ
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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