Grandes modelos de idiomas para ayudar al tratamiento de oncología ginecológica (EASING)

Las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial (IA), particularmente modelos de idiomas 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 mostrado utilidad en varios escenarios de atención médica, incluida la respuesta a consultas de pacientes, redactar documentación médica y ayudar a consultas clínicas. A pesar de estos avances, su papel en el apoyo a la toma de decisiones del tratamiento, particularmente en casos oncológicos complejos, subexplorados.

La toma de decisiones de tratamiento en oncología ginecológica es un proceso multifacético que integra pautas basadas en evidencia, biología tumoral, factores específicos del paciente y experiencia clínica. Las herramientas de IA como ChatGPT podrían ayudar a sintetizar recomendaciones relevantes basadas en directrices, mejorar la precisión de la decisión y facilitar los flujos de trabajo clínicos más eficientes. Sin embargo, el chatGPT no está diseñado específicamente para las decisiones de tratamiento oncológico y carece de validación integral en este dominio. Además, puede generar informaciones erróneas o de sonido plausible pero inexacto, lo que podría afectar el juicio clínico. Por lo tanto, comprender cómo los profesionales médicos, incluidos los estudiantes y los médicos de carrera temprana, interactúan con tales herramientas de IA es esencial antes de la integración más amplia en la práctica clínica. Los modelos desplegables localmente, como LLAMA, permiten el uso seguro y local, mientras que la generación acuática de recuperación garantiza recomendaciones que cumplan con las directrices.

Este estudio investigará el impacto de los modelos de lenguaje en el apoyo a la decisión de tratamiento para estudiantes de medicina que administran casos de oncología ginecológica. Este es un estudio cruzado, donde los participantes serán aleatorizados en dos grupos. Todos los participantes comienzan con el acceso a ChatGPT para dos viñetas. Luego proceden con dos casos utilizando un modelo de lenguaje implementado localmente, seguido de dos casos que se basan en PDF de directriz o viceversa.

Cada participante analizará los casos clínicos, propondrá planes de tratamiento y calificará su confianza en sus decisiones y la usabilidad del sistema de apoyo a la decisión. Este estudio tiene como objetivo proporcionar información sobre los beneficios y limitaciones potenciales de integrar herramientas de IA como ChatGPT en la toma de decisiones de tratamiento oncológico.