Étude observationnelle transversale quantitative par questionnaire auprès des internes de médecine générale de la faculté de médecine générale de lorraine
Les intelligences artificielles génératives connaissent un développement rapide et deviennent progressivement accessibles aux professionnels de santé.
Des outils peuvent être utilisés pour différentes tâches : recherche et synthèse d’informations, traduction, aide à la rédaction, préparation d’enseignements ou encore aide à certaines tâches cliniques. Leur utilisation en santé soulève cependant plusieurs problématiques concernant la fiabilité des informations produites, les biais, la confidentialité des données de santé, la responsabilité professionnelle et la place du raisonnement médical.
Les internes de médecine générale sont particulièrement concernés par cette évolution. Ils utilisent quotidiennement des outils numériques dans le cadre de leur formation et de leur activité clinique, tout en étant encore en phase d’acquisition des compétences nécessaires à leur exercice professionnel.
En effet, il apparaît pertinent de mieux connaître les pratiques des internes de médecine générale concernant ces outils, leurs niveaux de connaissance, leurs perceptions et leurs attentes en matière de formation afin d’évaluer ce besoin de formation.
Cette étude pourrait ainsi contribuer à identifier les besoins pédagogiques concernant l’intelligence artificielle dans la formation des futurs médecins généralistes.
Quelle est la fréquence d’utilisation des intelligences artificielles génératives par les internes de médecine générale, quels usages en font-ils, quelles sont leurs perceptions de ces outils et quels sont leurs besoins en matière de formation à leur utilisation ?
Hypothèses: Nous faisons l’hypothèse qu’au moins 70 % des internes de médecine générale auront utilisé une intelligence artificielle générative au cours des six derniers mois. Une hypothèse secondaire pourra être :Nous faisons l’hypothèse qu’au moins 70 % des internes considèrent qu’une formation spécifique à l’utilisation des IA génératives en médecine serait utile.Il s’agira d’une Étude observationnelle, descriptive, transversale, quantitative, réalisée par questionnaire auto-administré. L’étude sera réalisée auprès des internes de médecine générale de la faculté de lorraine de médecine générale.
Après information des participants, un questionnaire anonyme sera diffusé en ligne pendant une période définie ( 2 mois ) .
Le questionnaire comportera environ 30 questions et nécessitera environ 5 à 7 minutes pour être complété.
Il comportera plusieurs parties :
caractéristiques sociodémographiques et année de formation ;
connaissance et familiarité avec les IA génératives ;
fréquence et modalités d’utilisation ;
usages universitaires et usages médicaux ;
utilisation éventuelle de données de patients ;
perception des risques et des limites ;
formation reçue ;
besoins et attentes en matière de formation.
Les données seront analysées de manière descriptive. Des analyses comparatives pourront être réalisées, notamment entre les internes utilisateurs et non-utilisateurs d’IA générative et entre les internes ayant ou non reçu une formation à l’intelligence artificielle.Les analyses statistiques définitives seront définies avec le directeur de thèse et, avec un biostatisticien.
Population étudiée
La population étudiée sera constituée des Internes inscrits au Diplôme d’études spécialisées de médecine générale de université de lorraine pendant la période de l’étude.
Critères d’inclusion
être inscrit au DES de médecine générale de la subdivision étudiée ;
être en cours de formation au moment de l’étude ;
Être en DES
accepter de participer à l’étude.
Critères d’exclusion
questionnaire non exploitable du au manque de réponse ou incohérence
participant ne répondant pas aux critères d’inclusion.
Mode de recrutement
Le recrutement sera réalisé par diffusion d’un questionnaire en ligne auprès de l’ensemble des internes concernés.
La diffusion pourra être effectuée par :
courrier électronique institutionnel ;
groupes de communication utilisés par les internes.
Références bibliographiques initiales
World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization; 2021.
Sallam M. ChatGPT Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns. Healthcare (Basel). 2023;11(6):887.
Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLoS Digit Health. 2023;2(2):e0000198.
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