手術の研修生の間でCHATGPT-4を使用した意思決定の評価 (EDuCATe)
Chatgpt-4を手術研修生のための意思決定サポートツールとして評価する
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
背景：
人工知能（AI）は、医療環境を急速に変革し、教育、診断、意思決定支援における新しい可能性を提供しています。 手術では、臨床的意思決定は、トレーニングを通じて徐々に開発されたコアコンピテンシーです。 Openaiが開発した最先端の大規模な言語モデルであるChatGPT-4は、医療クエリと臨床推論のタスクの処理における能力を実証しています。 しかし、人間の研修生と比較した複雑な外科的意思決定におけるそのパフォーマンスは、ほとんど未踏のままです。
客観的：
Educate研究の目的は、一般的な手術症例を含む臨床シナリオに対するCHATGPT-4の反応の正確性と信頼性を評価することです。 具体的には、この研究では、モデルのパフォーマンスをジュニア居住者、上級居住者、および外科医のパフォーマンスと比較して、CHATGPT-4が外科研修生の安全で効果的な教育ツールとして機能できるかどうかを理解します。
方法：
一般的な一般的な手術条件を表す実際の匿名化された患者データを使用して、7つの臨床シナリオが構築されます。 各ケースは段階的に提示され、臨床的意思決定プロセスを模倣します。 参加者は、治療の選択に関連する質問に答えます。
参加者には、ジュニア居住者（PGY1-2）、上級居住者（PGY3+）、および単一の手術部門の外科医に参加します。 CHATGPT-4は、同じシナリオでプロンプトされます。 すべての参加者は、AIツールやインターネット検索などの外部リソースを使用せずにケースを完了するように指示され、臨床知識のみに依存します。
統計分析では、ノンパラメトリックテストを使用してグループ間でパフォーマンスを比較します（例：Wilcoxonのランク合計）。
予想される結果：
この調査では、ChATGPT-4が上級住民や外科医に匹敵するレベルで実行し、意思決定でジュニア居住者よりも優れていると仮定しています。 確認された場合、これらの結果は、ジュニア外科居住者のトレーニング援助としてのCHATGPT-4の安全な使用をサポートし、教育結果と臨床推論スキルを改善する可能性があります。
意義：
この研究は、外科教育におけるAIの役割に関する新しい洞察を提供します。 CHATGPT-4の意思決定能力をさまざまなレベルの人間の外科医の能力と厳密に比較することにより、この研究は、レジデンシートレーニングプログラムでの有用性、制限、適切な使用を定義することを望んでいます。
研究の種類
研究の種類
入学 (推定)
入学
連絡先と場所
研究連絡先
研究連絡先
- 名前：Manuela Mastronardi
- 電話番号：0403994152
- メール：manuela.mastronardi@gmail.com
研究場所
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Trieste、イタリア
- University of Trieste
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コンタクト：
- Manuela Mastronardi
- 電話番号：0403994152
- メール：manuela.mastronardi@gmail.com
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主任研究者：
- Silvia Palmisano
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主任研究者：
- Manuela Mastronardi
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副調査官：
- Paola Germani
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副調査官：
- Margherita Sandano
-
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準：
- 積極的に登録または採用されている一般手術のレジデンシーまたは参加機関の部門
- すべての臨床症例シナリオに参加して完了する意欲
- 研究に参加することに同意します
除外基準：
- 不完全な応答
- 指示で自己報告されているように、シナリオに答えるときの外部支援の使用（たとえば、インターネット検索、AIツール）
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
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住民
一般手術のジュニアおよびシニア居住者
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分析する必要がある7つの臨床症例
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コンサルタント
上級一般外科医
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分析する必要がある7つの臨床症例
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ChatGpt 4
人工知能システム
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分析する必要がある7つの臨床症例
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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正しい応答の割合
時間枠：ベースライン
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バイナリの結果（正しい対誤った決定）
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ベースライン
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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エクスペリエンスレベル全体の精度の比較
時間枠：ベースライン
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グループによる正しい回答の割合：ジュニア居住者、上級住民、外科医に出席する、chatgpt-4
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ベースライン
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信頼レベル
時間枠：ベースライン
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参加者とChatGptは、回答で自信を持っていると評価するように求められます（1-5リッカートスケール、1つは自信がなく、5つの自信を持っていることを意味します）
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ベースライン
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臨床症例の評価に対するAIの使用率
時間枠：ベースライン
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参加者は、臨床活動でChatGptを使用するかどうかを尋ねられます
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ベースライン
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
研究開始
一次修了 (推定)
一次修了
研究の完了 (推定)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- AI-Surgical training
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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