Modèles de grande langue pour aider le traitement gynécologique en oncologie (EASING)

Les technologies avancées de l'intelligence artificielle (IA), en particulier des modèles de langage importants tels que le chatppt d'Openai, ont un potentiel important pour améliorer la prise de décision médicale. Bien que Chatgpt n'ait pas été spécialement conçu pour les applications médicales, il a montré une utilité dans divers scénarios de soins de santé, notamment en répondant aux demandes de renseignements des patients, en rédaction de la documentation médicale et en aidant les consultations cliniques. Malgré ces avancées, son rôle dans le soutien à la prise de décision de traitement, en particulier dans les cas oncologiques complexes, les cas-reflets sous-explorés.

La prise de décision sur le traitement en oncologie gynécologique est un processus multiforme qui intègre des directives fondées sur des preuves, la biologie tumorale, les facteurs spécifiques aux patients et l'expertise clinique. Des outils d'IA comme Chatgpt pourraient potentiellement aider à synthétiser les recommandations pertinentes basées sur les lignes directrices, à améliorer la précision des décisions et à faciliter les flux de travail cliniques plus efficaces. Cependant, Chatgpt n'est pas spécifiquement adapté aux décisions de traitement oncologique et manque de validation complète dans ce domaine. De plus, il peut générer une désinformation ou des recommandations à consonance plausible mais inexactes, ce qui pourrait avoir un impact sur le jugement clinique. Par conséquent, comprendre comment les professionnels de la santé, y compris les étudiants et les médecins en début de carrière, interagissent avec de tels outils d'IA est essentiel avant une intégration plus large dans la pratique clinique. Des modèles déployables localement, tels que LLAMA, permettent une utilisation sécurisée et sur site tout en étant une génération auprès de la récupération assure des recommandations compatibles avec les directives.

Cette étude étudiera l'impact des modèles linguistiques sur le traitement de la décision de traitement aux étudiants en médecine gérant les cas d'oncologie gynécologique. Il s'agit d'une étude croisée, où les participants seront randomisés en deux groupes. Tous les participants commencent par l'accès à Chatgpt pour deux vignettes. Ils procèdent ensuite à deux cas en utilisant soit un modèle de langue déployé localement, suivi de deux cas reposant sur des PDF de lignes directrices, ou vice versa.

Chaque participant analysera les cas cliniques, proposera des plans de traitement et évaluera sa confiance dans ses décisions et sa convivialité sur le système d'aide à la décision. Cette étude vise à fournir un aperçu des avantages et des limites potentiels de l'intégration d'outils d'IA comme le chatppt dans la prise de décision de traitement oncologique.