Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

De impact van grote taalmodellen op diagnostisch redeneren onder artsen

14 juli 2025 bijgewerkt door: Ihsan Ayyub Qazi, PhD, Lahore University of Management Sciences
Deze studie heeft tot doel te evalueren of het verstrekken van toegang tot ChatGPT-4o aan artsen (bijvoorbeeld artsen en chirurgen), naast conventionele bronnen, hun diagnostisch redeneervermogen verbetert.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Diagnostische fouten zijn een belangrijke bron van vermijdbare schade voor patiënten. Recente ontwikkelingen op het gebied van Large Language Models (LLM), met name ChatGPT-4o, zijn veelbelovend gebleken bij het verbeteren van de medische besluitvorming. Er is echter weinig bekend over de impact ervan op het diagnostische redeneren van artsen (bijvoorbeeld artsen en chirurgen).

Diagnostische nauwkeurigheid is afhankelijk van complexe klinische redeneringen en zorgvuldige evaluatie van patiëntgegevens. Hoewel AI-ondersteuning potentieel fouten zou kunnen verminderen en de efficiëntie zou kunnen verbeteren, ontbeert ChatGPT-4o medische validatie en zou het nieuwe risico’s kunnen introduceren door het genereren van onjuiste informatie (ook wel hallucinaties genoemd). Om deze risico's te beperken hebben artsen adequate training nodig in het begrijpen van de mogelijkheden, beperkingen en het juiste gebruik van ChatGPT-4o. Gezien deze onzekerheden en het belang van goede AI-training is systematische evaluatie essentieel vóór klinische implementatie.

Deze gerandomiseerde studie zal beoordelen of ChatGPT-4o-toegang de diagnostische prestaties van artsen verbetert in vergelijking met conventionele bronnen (bijvoorbeeld studieboeken, online medische databases) alleen. Alle deelnemende artsen hebben een trainingsprogramma van ten minste 10 uur gevolgd waarin het gebruik van ChatGPT-4o, snelle technische technieken en outputevaluatiestrategieën aan bod komen. Deelnemers zullen differentiële diagnoses stellen met ondersteunend bewijs en aanbevolen volgende stappen voor klinische gevallen, waarbij de antwoorden worden geëvalueerd door geblindeerde beoordelaars.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Werkelijk)

60

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

    • Punjab
      • Lahore, Punjab, Pakistan, 54792
        • Lahore University of Management Sciences

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Volledige of voorlopig geregistreerde artsen bij de Pakistan Medical and Dental Council (PMDC).
  • Het examen Bachelor of Medicine en Bachelor of Surgery (MBBS) afgerond. De gelijkwaardige graad van MBBS in de VS en Canada wordt Doctor of Medicine (MD) genoemd.
  • Deelnemers moeten een gestructureerd trainingsprogramma hebben gevolgd over het gebruik van ChatGPT (of een vergelijkbaar groot taalmodel), van in totaal minimaal 10 uur instructie. Het programma moet praktijkgerichte oefeningen omvatten met betrekking tot de aspecten van LLM, met name snelle engineering en inhoudsevaluatie.

Uitsluitingscriteria:

  • Alle andere geregistreerde artsen (volledig of voorlopig) met PMDC (bijvoorbeeld professionals met een bachelor in tandheelkunde of BDS).

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Actieve vergelijker: ChatGPT-4o
Groep krijgt toegang tot ChatGPT-4o.
OpenAI's ChatGPT-4o grote taalmodel met chatinterface.
Geen tussenkomst: Conventionele hulpbronnen
De groep krijgt geen toegang tot ChatGPT-4o, maar wordt aangemoedigd om alle gewenste bronnen te gebruiken, naast grote taalmodellen (PubMed, Google zonder AI-overzichten, enz.).

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Diagnostisch redeneren
Tijdsspanne: Wordt voor elk geval op één tijdstip beoordeeld tijdens de geplande evaluatiesessie voor diagnostisch redeneren, die plaatsvindt tussen 0-4 dagen na de inschrijving van de deelnemer.
De primaire uitkomst is het percentage dat voor elk geval correct is (bereik: 0 tot 100). Voor elke casus wordt aan de deelnemers gevraagd om drie topdiagnoses, bevindingen uit de casus die die diagnose ondersteunen, en bevindingen uit de casus die die diagnose tegenspreken. Voor elke plausibele diagnose krijgen de deelnemers 1 punt. Bevindingen die de diagnose ondersteunen en bevindingen die de diagnose tegenspreken, worden ook beoordeeld op basis van correctheid, met 1 punt voor gedeeltelijk correcte en 2 punten voor volledig correcte antwoorden. Vervolgens wordt de deelnemers gevraagd hun belangrijkste diagnose te noemen, waarbij ze één punt verdienen voor een redelijk antwoord en twee punten voor het meest correcte antwoord. Ten slotte wordt de deelnemers gevraagd om maximaal 3 volgende stappen te noemen om de patiënt verder te evalueren, waarbij één punt wordt toegekend voor een gedeeltelijk correct antwoord en twee punten voor een volledig correct antwoord. De primaire uitkomst zal door de gerandomiseerde groepen op casusniveau worden vergeleken.
Wordt voor elk geval op één tijdstip beoordeeld tijdens de geplande evaluatiesessie voor diagnostisch redeneren, die plaatsvindt tussen 0-4 dagen na de inschrijving van de deelnemer.

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Tijd besteed aan diagnose
Tijdsspanne: Wordt voor elk geval op één tijdstip beoordeeld tijdens de geplande evaluatiesessie voor diagnostisch redeneren, die plaatsvindt tussen 0-4 dagen na de inschrijving van de deelnemer.
We zullen vergelijken hoeveel tijd (in seconden) deelnemers per casus besteden tussen de twee onderzoeksarmen.
Wordt voor elk geval op één tijdstip beoordeeld tijdens de geplande evaluatiesessie voor diagnostisch redeneren, die plaatsvindt tussen 0-4 dagen na de inschrijving van de deelnemer.

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Ihsan Ayyub Qazi, PhD, Lahore University of Management Sciences
  • Hoofdonderzoeker: Muhammad Asadullah Khawaja, MBBS, King Edward Medical University
  • Hoofdonderzoeker: Ayesha Ali, PhD, Lahore University of Management Sciences

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

10 januari 2025

Primaire voltooiing (Werkelijk)

17 mei 2025

Studie voltooiing (Werkelijk)

17 mei 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

4 januari 2025

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

8 januari 2025

Eerst geplaatst (Werkelijk)

14 januari 2025

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

17 juli 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

14 juli 2025

Laatst geverifieerd

1 juli 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • IRB-0342

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren