- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT06208423
Raisonnement des médecins sur des cas de gestion avec de grands modèles de langage
Raisonnement de gestion avec les chatbots IA
Aperçu de l'étude
Description détaillée
Les technologies d'intelligence artificielle (IA), en particulier les grands modèles de langage avancés comme ChatGPT d'OpenAI, ont le potentiel d'améliorer la prise de décision médicale. Bien que ChatGPT-4 n'ait pas été développé pour être utilisé dans des applications médicales spécifiques, il s'est révélé prometteur dans divers contextes de soins de santé, notamment la rédaction de notes médicales, le traitement des demandes des patients et la facilitation des consultations médicales. Cependant, on sait peu de choses sur la manière dont ChatGPT augmente les capacités de raisonnement clinique des cliniciens.
Le raisonnement clinique est un processus complexe impliquant la reconnaissance de formes, l’application des connaissances et le raisonnement probabiliste. L'intégration d'outils d'IA tels que ChatGPT-4 dans les flux de travail des médecins pourrait potentiellement contribuer à réduire la charge de travail des cliniciens et à diminuer le risque de mauvaise gestion. Cependant, ChatGPT-4 n’a pas été développé à des fins de raisonnement clinique et n’a pas non plus été validé à cette fin. En outre, il peut faire l’objet de désinformation, notamment de confabulations convaincantes susceptibles d’induire les cliniciens en erreur. Si les cliniciens abusent de cet outil, il risque de ne pas améliorer le raisonnement et pourrait même être préjudiciable. Par conséquent, il est important d’étudier comment les cliniciens utilisent de grands modèles de langage pour augmenter le raisonnement clinique avant leur intégration systématique dans les soins aux patients.
Dans cette étude, les participants seront randomisés pour répondre à des cas de prise en charge clinique avec ou sans accès à ChatGPT-4. Chaque cas comporte plusieurs éléments, et les participants seront invités à discuter de leur raisonnement pour chaque élément. Les réponses seront notées par des évaluateurs indépendants ignorant l'attribution du traitement. Une grille de notation a été élaborée pour chaque cas par un panel de 4 à 7 experts. Les intervenants ont élaboré indépendamment une rubrique pour chaque cas, puis les éventuelles divergences ont été résolues au cours de plusieurs séries de discussions.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Robert J Gallo, MD
- Numéro de téléphone: 6507234000
- E-mail: rjgallo@stanford.edu
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Jonathan H Chen, MD, PhD
- Numéro de téléphone: 6507234000
- E-mail: jonc101@stanford.edu
Lieux d'étude
-
-
California
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Palo Alto, California, États-Unis, 94304
- Recrutement
- Stanford University
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Contact:
- Robert J Gallo, MD
- Numéro de téléphone: 650-723-4000
- E-mail: rjgallo@stanford.edu
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Contact:
- Jonathan Chen, MD, PhD
- Numéro de téléphone: 6507234000
- E-mail: jonc101@stanford.edu
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critère d'intégration:
- Les participants doivent être des médecins agréés et avoir terminé au moins la deuxième année postuniversitaire (PGY2) de formation médicale.
- Formation en médecine interne, médecine familiale ou médecine d'urgence.
Critère d'exclusion:
- Ne pratique pas actuellement en clinique.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Traitement
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Comparateur actif: GPT-4
Le groupe aura accès à GPT-4
|
Grand modèle de langage GPT-4 d'OpenAI avec interface de discussion.
|
Aucune intervention: Ressources habituelles
Le groupe n'aura pas accès à GPT-4 mais sera encouragé à utiliser toutes les ressources de son choix en plus des grands modèles linguistiques (UpToDate, Dynamed, Google, etc.).
|
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
---|---|---|
Raisonnement de gestion
Délai: En une heure d'étude
|
Pourcentage correct (plage : 0 à 100) pour chaque cas.
|
En une heure d'étude
|
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Temps consacré à la gestion
Délai: En une heure d'étude
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Temps (en minutes) que les participants passent par cas entre les deux bras de l'étude.
|
En une heure d'étude
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Jonathan H Chen, MD, PhD, Stanford University
- Chercheur principal: Adam Rodman, MD, Beth Israel Deaconess Medical Center
- Chercheur principal: Andrew Olson, MD, University of Minnesota
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- 71319b
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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