Ragionamento medico su casi gestionali con modelli linguistici di grandi dimensioni
Ragionamento gestionale con i chatbot AI
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI), in particolare modelli linguistici avanzati come ChatGPT di OpenAI, hanno il potenziale per migliorare il processo decisionale medico. Sebbene ChatGPT-4 non sia stato sviluppato per l'uso in applicazioni mediche specifiche, si è dimostrato promettente in vari contesti sanitari, tra cui la scrittura di note mediche, la risposta alle domande dei pazienti e la facilitazione della consultazione medica. Tuttavia, si sa poco su come ChatGPT aumenti le capacità di ragionamento clinico dei medici.
Il ragionamento clinico è un processo complesso che coinvolge il riconoscimento di pattern, l’applicazione della conoscenza e il ragionamento probabilistico. L'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT-4 nei flussi di lavoro dei medici potrebbe potenzialmente aiutare a ridurre il carico di lavoro dei medici e diminuire la probabilità di cattiva gestione. Tuttavia, ChatGPT-4 non è stato sviluppato per il ragionamento clinico né è stato validato per questo scopo. Inoltre, potrebbe essere soggetto a disinformazione, comprese confabulazioni convincenti che potrebbero fuorviare i medici. Se i medici abusano di questo strumento, potrebbe non migliorare il ragionamento e potrebbe addirittura causare danni. Pertanto, è importante studiare come i medici utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni per potenziare il ragionamento clinico prima dell’integrazione di routine nella cura del paziente.
In questo studio, i partecipanti saranno randomizzati per rispondere a casi di gestione clinica con o senza accesso a ChatGPT-4. Ogni caso ha più componenti e ai partecipanti verrà chiesto di discutere il proprio ragionamento per ciascuna componente. Le risposte saranno valutate da revisori indipendenti in cieco rispetto all'assegnazione del trattamento. Per ciascun caso è stata sviluppata una griglia di valutazione da un gruppo di 4-7 partecipanti esperti. I partecipanti hanno sviluppato in modo indipendente una rubrica per ciascun caso, quindi eventuali discrepanze sono state risolte attraverso più cicli di discussioni.
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Robert J Gallo, MD
- Numero di telefono: 6507234000
- Email: rjgallo@stanford.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Jonathan H Chen, MD, PhD
- Numero di telefono: 6507234000
- Email: jonc101@stanford.edu
Luoghi di studio
-
-
California
-
Palo Alto, California, Stati Uniti, 94304
- Stanford University
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- I partecipanti devono essere medici autorizzati e aver completato almeno il secondo anno post-laurea (PGY2) di formazione medica.
- Formazione in medicina interna, medicina di famiglia o medicina d'urgenza.
Criteri di esclusione:
- Attualmente non pratico clinicamente.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
Comparatore attivo: GPT-4
Il gruppo avrà accesso a GPT-4
|
Modello linguistico di grandi dimensioni GPT-4 di OpenAI con interfaccia chat.
|
|
Nessun intervento: Risorse abituali
Il gruppo non avrà accesso a GPT-4 ma sarà incoraggiato a utilizzare tutte le risorse che desidera oltre ai modelli linguistici di grandi dimensioni (UpToDate, Dynamed, Google, ecc.).
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Ragionamento gestionale
Lasso di tempo: Entro un'ora di studio
|
Percentuale corretta (intervallo: da 0 a 100) per ciascun caso.
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Entro un'ora di studio
|
Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tempo dedicato alla gestione
Lasso di tempo: Entro un'ora di studio
|
Tempo (in minuti) trascorso dai partecipanti per caso tra i due bracci dello studio.
|
Entro un'ora di studio
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Jonathan H Chen, MD, PhD, Stanford University
- Investigatore principale: Adam Rodman, MD, Beth Israel Deaconess Medical Center
- Investigatore principale: Andrew Olson, MD, University of Minnesota
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 71319b
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