Screening del Cancro Ovarico e AI (AI-OCS-Gyn)

La ricerca precedente ha dimostrato che i ginecologi spesso sovrastimano notevolmente sia l'efficacia che la sicurezza dello screening per il cancro ovarico, nonostante prove solide indichino che tale screening non offre un beneficio clinico netto. Questi risultati evidenziano la necessità di strategie di comunicazione innovative per supportare la pratica clinica basata sull'evidenza e ridurre le cure di scarso valore.

Gli interventi conversazionali basati sull'intelligenza artificiale hanno mostrato risultati promettenti in altri campi quando mirano a correggere idee errate o incoraggiare l'engagement con l'evidenza, in particolare tra individui inizialmente resistenti alle informazioni fattuali. Sfruttando queste intuizioni, questo studio indaga se le discussioni facilitate dall'intelligenza artificiale possano effettivamente migliorare la conoscenza dei ginecologi sul profilo benefici-danni dello screening per il cancro ovarico e ridurre successivamente le raccomandazioni non basate sull'evidenza.

Lo studio utilizza un disegno di studio trasversale in cui i ginecologi che in precedenza hanno indicato di raccomandare regolarmente lo screening per il cancro ovarico con ecografia transvaginale e potenzialmente con ulteriori test CA 125 alle loro pazienti asintomatiche a rischio medio vengono randomizzati in una delle due condizioni:

1. Condizione di intervento: I partecipanti prendono parte a una conversazione guidata dall'intelligenza artificiale in cui spiegano le loro ragioni per raccomandare lo screening per il cancro ovarico. All'intelligenza artificiale viene istruita di affrontare le idee errate e chiarire la mancanza di prove a sostegno di un rapporto benefici-danni positivo.
2. Condizione di controllo: I partecipanti prendono parte a una discussione con intelligenza artificiale sulla prevalenza del cancro ovarico, senza ricevere informazioni o feedback correttivi relativi agli esiti dello screening.

Prima e dopo la discussione basata sull'intelligenza artificiale, a tutti i partecipanti vengono poste domande sulla loro percezione numerica (X su 1.000 donne) e soggettiva dei benefici e dei danni dello screening per il cancro ovarico e sulle loro raccomandazioni di screening. Le misure sono derivate da strumenti utilizzati nella ricerca precedente.

L'obiettivo principale di questo studio è valutare il cambiamento, da prima a dopo la conversazione basata sull'intelligenza artificiale, nella comprensione dei clinici del rapporto benefici-danni e nelle loro raccomandazioni riguardanti lo screening di routine per il cancro ovarico per donne asintomatiche a rischio medio, all'interno e tra i gruppi di studio.