Raciocínio médico sobre casos de gerenciamento com grandes modelos de linguagem
Raciocínio de gerenciamento com AI Chat Bots
Visão geral do estudo
Descrição detalhada
As tecnologias de inteligência artificial (IA), especificamente modelos avançados de grandes linguagens como o ChatGPT da OpenAI, têm o potencial de melhorar a tomada de decisões médicas. Embora o ChatGPT-4 não tenha sido desenvolvido para uso em aplicações médicas específicas, ele demonstrou ser promissor em vários contextos de saúde, incluindo redação de notas médicas, atendimento de dúvidas de pacientes e facilitação de consultas médicas. No entanto, pouco se sabe sobre como o ChatGPT aumenta as habilidades de raciocínio clínico dos médicos.
O raciocínio clínico é um processo complexo que envolve reconhecimento de padrões, aplicação de conhecimento e raciocínio probabilístico. A integração de ferramentas de IA como o ChatGPT-4 nos fluxos de trabalho médicos poderia ajudar a reduzir a carga de trabalho dos médicos e diminuir a probabilidade de má gestão. Porém, o ChatGPT-4 não foi desenvolvido para raciocínio clínico nem foi validado para esse fim. Além disso, pode estar sujeito a desinformação, incluindo confabulações convincentes que podem enganar os médicos. Se os médicos fizerem mau uso desta ferramenta, ela poderá não melhorar o raciocínio e poderá até causar danos. Portanto, é importante estudar como os médicos usam grandes modelos de linguagem para aumentar o raciocínio clínico antes da incorporação rotineira no atendimento ao paciente.
Neste estudo, os participantes serão randomizados para responder casos de manejo clínico com ou sem acesso ao ChatGPT-4. Cada caso tem vários componentes e os participantes serão solicitados a discutir o seu raciocínio para cada componente. As respostas serão avaliadas por revisores independentes, cegos para a atribuição do tratamento. Uma rubrica de classificação foi desenvolvida para cada caso por um painel de 4 a 7 debatedores especialistas. Os debatedores desenvolveram independentemente uma rubrica para cada caso e, em seguida, quaisquer discrepâncias foram resolvidas através de múltiplas rondas de discussões.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Robert J Gallo, MD
- Número de telefone: 6507234000
- E-mail: rjgallo@stanford.edu
Estude backup de contato
- Nome: Jonathan H Chen, MD, PhD
- Número de telefone: 6507234000
- E-mail: jonc101@stanford.edu
Locais de estudo
-
-
California
-
Palo Alto, California, Estados Unidos, 94304
- Recrutamento
- Stanford University
-
Contato:
- Robert J Gallo, MD
- Número de telefone: 650-723-4000
- E-mail: rjgallo@stanford.edu
-
Contato:
- Jonathan Chen, MD, PhD
- Número de telefone: 6507234000
- E-mail: jonc101@stanford.edu
-
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critério de inclusão:
- Os participantes devem ser médicos licenciados e ter concluído pelo menos o ano 2 de pós-graduação (PGY2) de treinamento médico.
- Formação em medicina interna, medicina familiar ou medicina de emergência.
Critério de exclusão:
- Atualmente não pratica clinicamente.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Comparador Ativo: GPT-4
O grupo terá acesso ao GPT-4
|
Modelo de linguagem grande GPT-4 da OpenAI com interface de chat.
|
|
Sem intervenção: Recursos habituais
O grupo não terá acesso ao GPT-4, mas será incentivado a usar quaisquer recursos que desejar, além de grandes modelos de linguagem (UpToDate, Dynamed, google, etc).
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Raciocínio de Gestão
Prazo: Dentro de uma hora de estudo
|
Porcentagem correta (intervalo: 0 a 100) para cada caso.
|
Dentro de uma hora de estudo
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Tempo gasto em gerenciamento
Prazo: Dentro de uma hora de estudo
|
Tempo (em minutos) que os participantes gastam por caso entre os dois braços do estudo.
|
Dentro de uma hora de estudo
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Jonathan H Chen, MD, PhD, Stanford University
- Investigador principal: Adam Rodman, MD, Beth Israel Deaconess Medical Center
- Investigador principal: Andrew Olson, MD, University of Minnesota
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 71319b
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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