Al para melhorar o diagnóstico de doenças reumáticas raras (AIDRARER)
Visão geral do estudo
Descrição detalhada
Tecnologias avançadas de inteligência artificial (IA), especialmente modelos de linguagem de grande porte, como o ChatGPT da OpenAI, possuem um potencial significativo para melhorar a tomada de decisões médicas. Embora o ChatGPT não tenha sido projetado especificamente para aplicações médicas, ele mostrou utilidade em vários cenários de saúde, incluindo resposta a dúvidas de pacientes, elaboração de documentação médica e auxílio em consultas. Apesar destes avanços, o seu papel no apoio ao raciocínio diagnóstico – especialmente entre estudantes de medicina menos experientes – e para doenças raras complexas permanece pouco explorado.
O raciocínio diagnóstico é um processo multifacetado que combina reconhecimento de padrões, síntese de conhecimento e pensamento probabilístico. Ferramentas como o ChatGPT poderiam potencialmente aliviar a carga cognitiva, melhorar a precisão do diagnóstico e, em última análise, acelerar o diagnóstico de doenças raras. No entanto, o ChatGPT não é adaptado para raciocínio diagnóstico e carece de validação abrangente neste domínio. Além disso, é suscetível de gerar desinformação ou respostas que parecem plausíveis, mas imprecisas, o que pode dificultar, em vez de apoiar, a tomada de decisão clínica. Portanto, compreender como os estudantes de medicina utilizam essas ferramentas de IA é essencial antes de serem integradas em fluxos de trabalho educacionais ou clínicos. Este estudo também avaliará um prompt padronizado para facilitar o uso do ChatGPT e dará aos alunos acesso direto para permitir um cenário realista.
Este estudo investigará o impacto do ChatGPT na acurácia diagnóstica de estudantes de medicina no atendimento de casos de doenças reumáticas raras. Os participantes serão randomizados em dois grupos: um com acesso ao ChatGPT e outro com uso de ferramentas de diagnóstico convencionais. Cada participante analisará casos diagnósticos fornecendo até 5 diagnósticos diferenciais e avaliando a confiança diagnóstica. Revisores independentes, cegos quanto à alocação dos grupos, avaliarão a precisão e a qualidade de suas respostas. Este estudo, portanto, visa fornecer insights sobre os benefícios e limitações potenciais da integração de ferramentas de IA como o ChatGPT.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Marburg, Alemanha, 35043
- Institute for Digital Medicine, University Hospital of Giessen and Marburg, Philipps University Marburg
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão:
- Estudantes de medicina começando com disciplinas clínicas (medicina interna)
Critérios de exclusão:
- Não ser estudante de medicina
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Comparador Ativo: Grupo de intervenção
O grupo terá acesso ao ChatGPT e ao prompt inicial padronizado
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Modelo de linguagem ChatGPT da OpenAI com interface de chat.
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Sem intervenção: Grupo de controle
O Grupo não terá acesso a nenhum LLM, incluindo ChatGPT, mas será motivado a usar outros recursos (como mecanismos de pesquisa on-line, Pubmed)
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Precisão diagnóstica do diagnóstico superior
Prazo: durante a avaliação
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Os participantes de cada grupo farão pelo menos uma sugestão de doença (diagnóstico principal) e até um total de no máximo 5 sugestões.
Será analisada a porcentagem de correspondências exatas da sugestão principal com o diagnóstico real
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durante a avaliação
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Precisão diagnóstica das 5 principais sugestões
Prazo: durante a avaliação
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Os participantes de cada grupo farão pelo menos uma sugestão de doença (diagnóstico principal) e até um total de no máximo 5 sugestões.
Será analisada a porcentagem de correspondências exatas com o diagnóstico real incluído nas 5 principais sugestões
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durante a avaliação
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Raciocínio diagnóstico
Prazo: durante a avaliação
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Para cada caso, os participantes receberão 1 ponto para cada diagnóstico plausível e 2 pontos para resposta totalmente correta.
As pontuações totais serão comparadas entre os grupos randomizados.
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durante a avaliação
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Confiança diagnóstica
Prazo: durante a avaliação
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Para cada caso, os participantes serão questionados sobre sua confiança diagnóstica (VAS 0-10).
A pontuação média será comparada entre os grupos.
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durante a avaliação
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Tempo gasto para diagnóstico
Prazo: durante a avaliação
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Compararemos quanto tempo (em segundos) os participantes gastam por caso entre os dois braços do estudo.
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durante a avaliação
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 24-221 ANZ
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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