Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ayudan en las reuniones multidisciplinares sobre tumores.

Los equipos multidisciplinarios (MDT) representan el estándar de oro para el tratamiento personalizado del tumor, pero su aplicación se ve limitada por los recursos médicos y la accesibilidad. Aunque los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado ser prometedores en el razonamiento médico, su utilidad multidisciplinaria en los MDT para diversos tipos de cáncer no se ha explorado por completo. En la fase inicial de este proyecto, se identificaron los LLM con una alta eficacia en la aplicación clínica mediante pruebas comparativas, y se llevó a cabo un estudio aleatorizado y controlado en abierto (ECA) basado en estos LLM. La investigación tiene como objetivo explorar si la asistencia basada en IA puede mejorar la precisión y la eficiencia de la redacción de los informes de diagnóstico y tratamiento de los MDT. Este estudio pretende recopilar de forma prospectiva la información de diagnóstico y tratamiento de 20 pacientes, así como la información de diagnóstico y tratamiento de los MDT. Se planea reclutar a 40 médicos residentes. Los médicos del grupo de intervención utilizarán el LLM para ayudar en la redacción de los informes de los MDT, mientras que los médicos del grupo de control utilizarán métodos tradicionales de búsqueda de información para la redacción de los informes de los MDT. Finalmente, tres expertos clínicos utilizarán una escala de Likert estandarizada para realizar una evaluación exhaustiva y multidisciplinaria de los informes de los MDT del grupo de intervención y del grupo de control. Este estudio comparará cuantitativamente la calidad y la eficiencia del diagnóstico y el tratamiento del modelo de asistencia de IA para los MDT y del modelo tradicional, con el fin de verificar el potencial de aplicación de los modelos de lenguaje grandes en la asistencia al diagnóstico y tratamiento del tumor.