O Grande Desconhecido: Uma Viagem ao Impacto Transformador da IA Generativa nas Profissões Médicas
O Grande Desconhecido: Uma Jornada Sobre o Efeito Transformador da IA Generativa nas Profissões Médicas
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este estudo é um ensaio controlado randomizado de grupos paralelos em vários países, concebido para avaliar se o acesso a um modelo de linguagem grande (LLM) melhora a tomada de decisão clínica dos médicos. O ensaio utiliza um quadro de superioridade e compara médicos randomizados para completar vinhetas clínicas padronizadas com acesso ao GPT-4o ou sem qualquer assistência de IA.
As vinhetas clínicas simulam condições comuns de cuidados primários, como doenças cardiovasculares, respiratórias, musculoesqueléticas, relacionadas com fadiga e infeciosas. Cada vinheta inclui múltiplas etapas no processo de raciocínio clínico, desde a recolha inicial da história até ao diagnóstico, tratamento e seguimento. As respostas dos médicos são avaliadas com base em rubricas desenvolvidas a partir de diretrizes de melhores práticas baseadas em evidências e específicas ao contexto.
O estudo é realizado em três países - Indonésia, Quénia e Países Baixos - representando diferentes níveis de rendimento e contextos de sistemas de saúde. O resultado primário é o desempenho nas vinhetas clínicas, definido como a adesão às diretrizes de melhores práticas. Os objetivos secundários incluem examinar a variação no desempenho dos médicos entre países, a variação nas distribuições de desempenho e o papel do envolvimento com o LLM na moldagem dos resultados.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Médicos registados
- Formação em medicina interna ou medicina geral e familiar
Critérios de Exclusão:
- Não está atualmente a exercer clinicamente
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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Sem intervenção: Conhecimento Próprio
O grupo não terá acesso ao GPT-4 ou a outros recursos online
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Comparador Ativo: GPT-4o
Grupo com acesso ao GPT-4o
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GPT-4o fornecido através de um iFrame no ambiente Qualtrics online
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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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Pontuação Percentual Correta
Prazo: Durante a Avaliação
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De acordo com Peabody et al (2000), o resultado primário é uma pontuação percentual correta em todas as etapas de uma vinheta. Isto é gerado dividindo a soma total ponderada dos itens da rubrica avaliados como presentes pelo número total de itens da rubrica possíveis numa vinheta. Os itens da rubrica serão ponderados em função da sua relevância pelo nosso painel de peritos.
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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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Qualidade Por Resposta
Prazo: Durante a Avaliação
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Este resultado é gerado como o peso médio dos itens da rubrica avaliados como presentes nos casos.
Como cada item recebe um peso (0.33,0.5,1), o peso médio é a soma dos pesos dividida pelo número de respostas marcadas como presentes.
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Durante a Avaliação
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Número de Respostas
Prazo: Durante a avaliação
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Este resultado é gerado como a contagem do número total de respostas avaliadas como presentes pelos revisores por vinheta
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Durante a avaliação
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Respostas menos óbvias
Prazo: Durante a avaliação
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Este resultado é gerado como o número de respostas dadas que são menos óbvias, ou seja, mencionadas com menos frequência pelo grupo de controlo.
Se a resposta for mencionada por 25% ou menos do grupo de controlo, é considerada menos óbvia.
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Durante a avaliação
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Mark Levels, PhD, Maastricht University
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
- ERCIC_572_25_04_2024
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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