Resumen
Antecedentes: La información efectiva de alta del paciente (PDI) en los departamentos de emergencias (EDS) es vital y, a menudo, es más crucial que el diagnóstico en sí. Los pacientes que están bien informados al alta tienden a estar más satisfechos y experimentan mejores resultados de salud. La combinación de instrucciones escritas y verbales tiende a mejorar el retiro del paciente. Sin embargo, la creación de materiales de descarga escritos lleva mucho tiempo y es costoso. Con la aparición de inteligencia artificial generativa (IA) y modelos de idiomas grandes (LMM), existe la posibilidad de la producción eficiente de documentos de alta del paciente. Este estudio tuvo como objetivo investigar varios indicadores de rendimiento clave predefinidos (KPI) de la información de alta del paciente generada por IA.
Métodos: Este estudio se centró en las quejas de tres pacientes significativos en el servicio de urgencias: dolor abdominal inespecífico, dolor lumbar no específico y fiebre en los niños. Para generar los folletos, utilizamos una consulta en inglés para ChatGPT utilizando el software GPT-4 LLM y DeepL para traducir los folletos al holandés. Se definieron cinco KPI para evaluar estos folletos PDI: calidad, accesibilidad, claridad, corrección y usabilidad. Los folletos fueron evaluados para cada KPI por 8 médicos de emergencia experimentados que utilizan una escala de calificación de 1 (muy pobre) a 10 (excelente). Para cuantificar la legibilidad de los folletos, se emplearon índices de uso frecuente: la facilidad de lectura de Flesch, el nivel de grado Flesch-Kincaid, la medida simple de Gobbledygook y el índice Coleman-Liau en el texto traducido.
Resultados: Los folletos generados por ChatGPT/GPT-4 fueron bien recibidos, lo que anotó un promedio de 7 a 8 de 10 en todos los aspectos evaluados. Sin embargo, los resultados también indicaron la necesidad de algunas revisiones para perfeccionar estos documentos. El análisis de legibilidad indicó que los folletos requieren una comprensión de la escuela secundaria a la universidad, pero esta es probablemente una sobreestimación debido a las razones específicas del contexto, así como las características inherentes al idioma holandés.
Conclusión: Nuestros hallazgos indican que las herramientas de IA como LLM podrían representar una nueva oportunidad para producir rápidamente folletos de información de alta del paciente. Sin embargo, la revisión y la edición humana son esenciales para garantizar información precisa y confiable. Es necesario un estudio de seguimiento con más temas y validación en la población prevista para evaluar su desempeño.
Palabras clave: Inteligencia artificial; Departamento de emergencias; Modelo de lenguaje grande; Información de alta del paciente; Legibilidad.
