Introduction
L’IA générative est largement adoptée par les étudiants en médecine pour leurs écrits, facilitant l’accès à l’information et la rédaction. Cette étude évalue la fréquence d’utilisation de l’IA générative par les internes en médecine générale de l’université d’Angers dans leurs travaux universitaires.
Matériels et Méthodes
Un questionnaire a été diffusé auprès d’internes de médecine générale de la subdivision d’Angers. Le questionnaire a été transmis par QR code, lien web lors de rencontres en présentiel et sur les groupes de discussion des promotions. Le questionnaire comprend cinq sections : caractéristiques sociodémographiques, fréquences d’utilisation, détails sur l’utilisation, non-utilisation, perception de l’usage.
Résultats
Le taux de réponse a été de 30,72% avec 137 répondants pour 446 internes. 85,4% des participants utilisaient l’IA générative pour au moins un de leurs travaux universitaires Au moins 20% l’utilisaient souvent ou systématiquement. Elle était utilisée majoritairement pour effectuer des recherches, trouver des ressources et reformuler un texte. 61,5% effectuaient une relecture pour au moins une majorité du texte. Les participants trouvaient que l’IA générative améliorait la qualité de leurs travaux et permettait de gagner du temps. Néanmoins, ils trouvaient que l’utilisation de cet IA pouvait perturber leurs esprits critiques. La fiabilité perçue variait cependant entre les participants. Les agents conversationnels principalement utilisées étaient ChatGPT et Gemini.
Conclusion
Cette étude montre que les internes de médecine générale d’Angers utilisent l’IA générative dans leurs travaux universitaires pour une majorité d’entre eux. Cela Souligne l’importance d’une formation complémentaire sur son usage et de ses réglementations.
Introduction
Generative AI is widely adopted by medical students for their written work, facilitating access to information and assisting with writing. This study evaluates the frequency of generative AI use by general practice residents at the University of Angers in their academic work.
Materials and Methods
A questionnaire was distributed to general practice residents from the Angers subdivision. The questionnaire was shared via QR code, web link during in-person meetings, and through class discussion groups. The questionnaire included five sections: sociodemographic characteristics, frequency of use, usage details, non-use, and perceptions of usage.
Results
The response rate was 30.72%, with 137 respondents out of 446 residents. A total of 85.4% of participants used generative AI for at least one of their academic assignments. At least 20% used it often or systematically. It was mainly used to conduct research, find resources, and rephrase text. A total of 61.5% performed a review of at least the majority of the generated text. Participants felt that gen AI improved the quality of their work and saved time. However, they also believed that the use of this technology could impair their critical thinking skills. Perceived reliability, however, varied among participants. The conversationnal agents most commonly used were ChatGPT and Gemini.
Conclusion
This study shows that a majority of general practice residents in Angers use generative AI in their academic work. This highlights the importance of providing additional training on its use and on the regulations governing it.