L'Influence de l'Utilisation de l'Intelligence Artificielle par les Patients sur l'Interaction Médecin-Patient et les Résultats Cliniques dans les Consultations d'Endométriose

L'intelligence artificielle (IA) générative, y compris les grands modèles de langage, est de plus en plus utilisée par les patients pour obtenir des informations médicales avant les consultations cliniques. Ces outils fournissent un accès rapide à du contenu lié à la santé et peuvent influencer les connaissances, les attentes, le style de communication et la prise de décision des patients lors des consultations médicales. L'effet de l'utilisation d'outils d'IA par les patients sur l'interaction médecin-patient et les résultats cliniques à court terme dans le contexte des soins de l'endométriose n'a pas été systématiquement évalué.

Cette étude comparative prospective est conçue pour examiner les différences dans les résultats rapportés par les patients et par les médecins entre les patients qui ont utilisé des outils d'IA pour préparer une consultation liée à l'endométriose et ceux qui ne l'ont pas fait. L'étude est menée dans une clinique gynécologique ambulatoire spécialisée dans les soins de l'endométriose. Toutes les femmes adultes éligibles se rendant à la clinique pendant la période d'étude sont invitées à participer. Après consentement éclairé, les participants sont classés en deux groupes en fonction de l'utilisation autodéclarée d'outils d'IA pour la préparation avant la visite à la clinique.

La collecte de données est effectuée à l'aide de questionnaires structurés administrés avant et après la consultation clinique. Le questionnaire pré-visite capture des informations de base concernant l'utilisation antérieure d'outils d'intelligence artificielle, y compris l'utilisation pour des informations médicales et la préparation à la visite actuelle. Les caractéristiques démographiques et cliniques de base sont également collectées. Le questionnaire post-visite capture la satisfaction rapportée par le patient concernant la consultation, l'intention d'adhérer aux recommandations de traitement du médecin, la concordance perçue entre les informations fournies par l'IA et les conseils du médecin, la valeur ajoutée perçue du médecin au-delà de l'IA, et la nécessité perçue de la visite en personne.

Les médecins effectuant les consultations ignorent le statut d'utilisation de l'IA par le patient et complètent une évaluation structurée immédiatement après chaque visite. Les mesures rapportées par les médecins incluent la confiance perçue du patient, la conformité, l'engagement et les connaissances antérieures, ainsi que la durée de la consultation. La douleur ressentie pendant l'examen physique est enregistrée à l'aide d'une échelle visuelle analogique.

Aucune discussion des réponses aux questionnaires n'a lieu entre les médecins et les participants pendant la visite. Tous les médecins impliqués dans la collecte de données détiennent une certification valide de Bonnes Pratiques Cliniques et sont répertoriés comme investigateurs ou sous-investigateurs. Les données sont collectées anonymement à l'aide d'identifiants codés et stockées en toute sécurité conformément aux politiques de protection des données institutionnelles.

Des comparaisons sont effectuées entre les utilisateurs d'IA et les non-utilisateurs pour évaluer les différences dans la satisfaction des patients, l'intention d'adhérer aux recommandations de traitement, la qualité de l'interaction perçue par le médecin, la douleur pendant l'examen et la durée de la visite. Cette étude vise à fournir des preuves structurées concernant l'influence de l'utilisation de l'intelligence artificielle par les patients sur la rencontre clinique dans les soins de l'endométriose et à éclairer l'intégration future des patients informés par l'IA dans la pratique clinique de routine.