La Influencia del Uso de Inteligencia Artificial por Parte del Paciente en la Interacción Médico-Paciente y los Resultados Clínicos en las Consultas de Endometriosis
La Influencia del Uso de Inteligencia Artificial por Parte del Paciente en la Interacción Médico-Paciente y los Resultados Clínicos en Consultas de Endometriosis
La inteligencia artificial generativa (IA), incluidos los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini y Copilot, es cada vez más utilizada por los pacientes para obtener información médica y prepararse para los encuentros clínicos. Aunque estas herramientas suelen proporcionar información coherente con las directrices, sus respuestas pueden ser incompletas, inexactas o carecer de personalización, lo que podría influir en las expectativas de los pacientes y en las interacciones clínicas. El impacto del uso de la IA por parte de los pacientes en la satisfacción, la adherencia y la comunicación médico-paciente sigue sin comprenderse bien.
Este estudio prospectivo comparativo evaluará los efectos del uso de la IA por parte de los pacientes antes de las consultas ginecológicas por endometriosis. Las mujeres que acudan a una clínica especializada en endometriosis se clasificarán como usuarias o no usuarias de IA en función de su preparación para la visita. Los resultados reportados por los pacientes, incluidos la satisfacción, las expectativas, la adherencia a las recomendaciones del médico y el dolor durante la exploración física, se evaluarán mediante cuestionarios validados y escalas analógicas visuales. Los médicos, cegados al uso de IA, evaluarán de forma independiente el compromiso, la confianza y el cumplimiento de los pacientes. También se registrará la duración de la visita.
El objetivo principal es determinar si el uso de la IA afecta a la satisfacción del paciente y a la adherencia a las recomendaciones de tratamiento. Los objetivos secundarios incluyen evaluar la calidad de la interacción percibida por el médico y la concordancia entre las orientaciones generadas por la IA y las recomendaciones del médico. Los hallazgos de este estudio proporcionarán evidencia crítica sobre cómo la IA influye en el comportamiento del paciente y en la atención clínica en la endometriosis, informando las mejores prácticas para integrar a los pacientes informados por la IA en los encuentros clínicos de rutina.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La inteligencia artificial generativa (IA), incluidos los grandes modelos de lenguaje, es cada vez más utilizada por los pacientes para obtener información médica antes de los encuentros clínicos. Estas herramientas proporcionan un acceso rápido a contenido relacionado con la salud y pueden influir en el conocimiento, las expectativas, el estilo de comunicación y la toma de decisiones de los pacientes durante las consultas médicas. El efecto del uso de herramientas de IA por parte de los pacientes en la interacción médico-paciente y los resultados clínicos a corto plazo en el contexto de la atención de la endometriosis no ha sido evaluado sistemáticamente.
Este estudio comparativo prospectivo está diseñado para examinar las diferencias en los resultados informados por los pacientes y los médicos entre los pacientes que utilizaron herramientas de IA para prepararse para una consulta relacionada con la endometriosis y aquellos que no lo hicieron. El estudio se realiza en una clínica ambulatoria de ginecología especializada en el cuidado de la endometriosis. Todas las mujeres adultas elegibles que asistan a la clínica durante el período de estudio son invitadas a participar. Tras el consentimiento informado, los participantes se clasifican en dos grupos según el uso autoinformado de herramientas de IA para la preparación previa a la visita clínica.
La recolección de datos se realiza mediante cuestionarios estructurados administrados antes y después de la consulta clínica. El cuestionario previo a la visita captura información de referencia sobre el uso previo de herramientas de inteligencia artificial, incluido el uso para información médica y preparación para la visita actual. También se recopilan características demográficas y clínicas de referencia. El cuestionario posterior a la visita captura la satisfacción informada por el paciente con la consulta, la intención de adherirse a las recomendaciones de tratamiento del médico, la concordancia percibida entre la información proporcionada por la IA y la orientación del médico, el valor añadido percibido del médico más allá de la IA y la necesidad percibida de la visita en persona.
Los médicos que realizan las consultas desconocen el estado de uso de IA del paciente y completan una evaluación estructurada inmediatamente después de cada visita. Las medidas informadas por el médico incluyen la confianza, el cumplimiento, la participación y el conocimiento previo percibidos del paciente, así como la duración de la consulta. El dolor experimentado durante el examen físico se registra utilizando una escala visual analógica.
No se produce discusión de las respuestas del cuestionario entre médicos y participantes durante la visita. Todos los médicos involucrados en la recolección de datos poseen una certificación válida de Buenas Prácticas Clínicas y figuran como investigadores o subinvestigadores. Los datos se recopilan de forma anónima utilizando identificadores codificados y se almacenan de forma segura de acuerdo con las políticas de protección de datos institucionales.
Se realizan comparaciones entre usuarios y no usuarios de IA para evaluar las diferencias en la satisfacción del paciente, la intención de adherirse a las recomendaciones de tratamiento, la calidad de la interacción percibida por el médico, el dolor durante el examen y la duración de la visita. Este estudio tiene como objetivo proporcionar evidencia estructurada sobre la influencia del uso de inteligencia artificial por parte de los pacientes en el encuentro clínico en la atención de la endometriosis y orientar la futura integración de pacientes informados por IA en la práctica clínica rutinaria.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
La población de estudio estará compuesta por mujeres adultas (de edad ≥18 años) que acudan a una consulta externa especializada de ginecología para evaluación o manejo de síntomas relacionados con la endometriosis. Los participantes elegibles deben poder proporcionar consentimiento informado y completar los cuestionarios del estudio de forma independiente.
Los participantes incluirán tanto pacientes nuevas como recurrentes con sospecha o confirmación de endometriosis. Se excluirán a las personas con deterioro cognitivo o condiciones psiquiátricas que interfieran significativamente con la comunicación o la capacidad de proporcionar consentimiento informado.
Tras la inscripción, los participantes se categorizarán en función del uso autodeclarado de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa para preparar su visita clínica. Se recopilarán características demográficas y clínicas basales, incluyendo edad, etnia, índice de masa corporal, estado de tabaquismo, comorbilidades médicas, historial reproductivo e historial quirúrgico previo, para caracterizar la población de estudio y permitir la comparación.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mujeres de edad ≥18.
- Asisten a la clínica por quejas relacionadas con la endometriosis.
- Capaces de dar consentimiento informado.
Criterios de exclusión:
- Deterioro cognitivo o condiciones psiquiátricas que afecten la comunicación o la capacidad de proporcionar consentimiento informado.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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usando Chat gpt antes de la visita a la clínica ambulatoria
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Este estudio implica una intervención observacional conductual no aleatorizada basada en el uso autodirigido de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa por parte de los pacientes antes de su visita clínica. El grupo de intervención está formado por pacientes que informan haber utilizado modelos de lenguaje grandes basados en IA (por ejemplo, ChatGPT o herramientas similares) para preparar su consulta relacionada con la endometriosis. El uso de IA puede incluir la búsqueda de información sobre síntomas, diagnóstico, opciones de tratamiento, pronóstico o la formulación de preguntas para el médico. No se exige ninguna plataforma de IA, indicaciones o duración de uso específica, y el compromiso con la IA ocurre de forma independiente y fuera del entorno clínico. El grupo de control incluye a pacientes que informan no haber utilizado herramientas de IA en la preparación de la visita. No se introducen, recomiendan ni utilizan herramientas de IA durante el encuentro clínico por parte del personal del estudio. Los médicos desconocen el estado de uso de IA del paciente y realizan las consultas de acuerdo con la práctica clínica estándar. Aparte de la administración del cuestionario |
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Chat -gpt no usuarios
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Satisfacción del Paciente y Adherencia al Plan de Tratamiento Después de la Consulta
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de la consulta (el mismo día)
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La satisfacción general del paciente se medirá inmediatamente después de la consulta por endometriosis mediante un cuestionario estructurado posterior a la visita y se informará como una puntuación en una escala de 0 a 5, donde 0 indica nada satisfecho y 5 indica muy satisfecho.
La intención de adherirse al plan de tratamiento del médico se medirá inmediatamente después de la consulta como un resultado binario (sí/no) basado en la respuesta del paciente al ítem del cuestionario posterior a la visita que pregunta si tiene la intención de seguir las recomendaciones de tratamiento del médico.
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Inmediatamente después de la consulta (el mismo día)
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Calidad de Interacción Percibida por el Médico y Características de la Consulta
Periodo de tiempo: Durante e inmediatamente después de la consulta (el mismo día)
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La confianza, el cumplimiento y el compromiso del paciente percibidos por el médico se medirán inmediatamente después de la consulta mediante valoraciones completadas por el médico en una escala ordinal de 0 a 4. El conocimiento previo del paciente sobre la endometriosis percibido por el médico se registrará mediante una evaluación estructurada del médico después de la visita. La concordancia informada por el paciente entre la información obtenida de herramientas de inteligencia artificial y las recomendaciones de tratamiento del médico se medirá inmediatamente después de la consulta como una respuesta binaria (sí/no) utilizando el cuestionario posterior a la visita. La recepción de información nueva o adicional del médico más allá del contenido proporcionado por la IA, informada por el paciente, también se medirá como una respuesta binaria (sí/no). La percepción del paciente sobre la necesidad de una visita presencial después del uso de la IA se registrará como una respuesta binaria (sí/no). El dolor experimentado durante el examen físico se medirá durante la consulta utilizando una escala analógica visual (EAV) de 0 a 10. Duración de la clínica |
Durante e inmediatamente después de la consulta (el mismo día)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
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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
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 0423-25-HMO
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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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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