Modelli di grandi dimensioni per aiutare il trattamento di oncologia ginecologica (EASING)

Le tecnologie di intelligenza artificiale avanzata (AI), in particolare modelli di linguaggio di grandi dimensioni come Openai's Chatgpt, hanno un potenziale significativo per migliorare il processo decisionale medico. Sebbene CHATGPT non sia stato progettato specificamente per applicazioni mediche, ha mostrato utilità in vari scenari sanitari, tra cui la risposta alle indagini dei pazienti, la stesura della documentazione medica e l'aiutato consultazioni cliniche. Nonostante questi progressi, il suo ruolo nel sostenere il processo decisionale del trattamento in particolare in casi oncologici complessi rimane sottovalutato.

Il processo decisionale del trattamento in oncologia ginecologica è un processo sfaccettato che integra linee guida basate sull'evidenza, biologia tumorale, fattori specifici del paziente e competenza clinica. Strumenti di intelligenza artificiale come CHATGPT potrebbero potenzialmente aiutare a sintetizzare raccomandazioni basate sulle linee guida pertinenti, migliorare l'accuratezza delle decisioni e facilitare flussi di lavoro clinici più efficienti. Tuttavia, CHATGPT non è specificamente adattato alle decisioni sul trattamento oncologico e manca di una convalida completa in questo settore. Inoltre, può generare disinformazione disinteressata o da suono plausibile ma imprecise raccomandazioni, che potrebbero influire sul giudizio clinico. Pertanto, comprendere come i professionisti medici, compresi studenti e medici di carriera, interagiscono con tali strumenti di II è essenziale prima di una più ampia integrazione nella pratica clinica. I modelli a livello locale dispiegabili, come Llama, consentono un utilizzo sicuro e locale, mentre la generazione aumentata del recupero garantisce raccomandazioni conformi alle linee guida.

Questo studio esaminerà l'impatto dei modelli linguistici sul supporto alle decisioni terapeutiche per gli studenti di medicina che gestiscono i casi di oncologia ginecologica. Questo è uno studio crossover, in cui i partecipanti saranno randomizzati in due gruppi. Tutti i partecipanti iniziano con l'accesso a Chatgpt per due vignette. Quindi procedono con due casi utilizzando un modello di lingua distribuito localmente, seguito da due casi che si basano su PDF linee guida o viceversa.

Ogni partecipante analizzerà i casi clinici, proporggerà piani di trattamento e valuterà la loro fiducia nelle loro decisioni e usabilità del sistema di supporto alle decisioni. Questo studio mira a fornire approfondimenti sui potenziali benefici e limiti dell'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale come CHATGPT nel processo decisionale del trattamento oncologico.