Intelligence Artificielle pour les Décisions Cliniques (AI/CDM)

L'évaluation de l'impact de l'IA sur les processus de soins de santé nécessite encore davantage d'investigations, quelle que soit ce que révèle la revue de la littérature, car il existe un grand intérêt à développer des outils d'IA pour soutenir les flux de travail cliniques, avec des preuves de haute qualité de plus en plus nombreuses générées. L'étude de l'impact de l'intégration de l'IA dans le processus de prise de décision clinique en physiothérapie pour la gestion du syndrome de douleur myofasciale n'a pas encore été examinée ou testée. L'étude prévoit de comparer l'efficacité de l'utilisation d'un modèle d'IA pour soutenir la décision en physiothérapie basée sur la résolution de problèmes cliniques, en évaluant des résultats cliniques tels que l'intensité de la douleur, la force musculaire, l'amplitude articulaire, le niveau fonctionnel et le rapport coût-efficacité thérapeutique, par rapport à la décision clinique traditionnelle chez les patients atteints du syndrome de douleur myofasciale. Formulation Un input (prompt) détaillé et bien établi créé pour guider ChatGPT sur ce qui est demandé et la manière appropriée de traiter cet input pour développer des approches multimodales complètes (différentes catégories de modalités telles que les exercices thérapeutiques, l'électrothérapie, les approches complémentaires et manuelles lorsque cela est indiqué, un protocole de traitement de physiothérapie basé sur des preuves et la planification d'interventions thérapeutiques basées sur des études issues de PEDro, PubMed, Cochrane, Scopus et Google Scholar. Les patients seront répartis en deux groupes ; l'un recevra des interventions thérapeutiques basées sur une décision clinique assistée par l'IA, comparé à l'autre groupe qui recevra une intervention traditionnelle selon des méthodes publiées. Les mesures des résultats seront évaluées pour comparer quelle approche est la plus efficace et donne les meilleurs résultats avec un coût moindre. L'essai vise à tester s'il est utile d'utiliser un module d'IA dans l'analyse des données pour soutenir le choix d'une intervention efficace et tester le concept basé sur l'approche de résolution de problèmes cliniques du patient en pratique physique contre les méthodes traditionnelles précédemment testées, des avantages supplémentaires pouvant inclure une évaluation d'un essai pour formuler un prompt réussi à utiliser dans d'autres conditions. Bien qu'il existe de nombreuses études soutenant la prise de décision clinique, de nombreuses questions subsistent concernant la validité, les méthodes, l'efficacité, le rapport coût-efficacité, la portée et l'éthique de l'application.