Perceptions des receveurs de greffe rénale concernant le rôle de l'intelligence artificielle en médecine
Perceptions des receveurs de greffe rénale concernant le rôle de l'intelligence artificielle en médecine
Promoteur : Paris Translational Research Center for Organ Transplantation
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 16 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Perceptions of Kidney Transplant Recipients Regarding the Role of Artificial Intelligence in Medicine
Perceptions of Kidney Transplant Recipients Regarding the Role of Artificial Intelligence in Medicine
The AITX study is an international, multicenter survey exploring how kidney transplant recipients perceive artificial intelligence (AI) in medicine and, specifically, a system that predicts graft loss risk. Through an open-ended online questionnaire distributed across transplant centers and patient associations in France and the United States, the study captures patients' expectations, concerns, and the perceived impact of AI-driven prediction on their daily lives. Responses are analyzed using large language models (LLMs) with systematic human verification. The study aims to ensure that the deployment of AI in transplantation is ethical, transparent, and patient-centered.
L'étude AITX est une enquête internationale et multicentrique explorant la manière dont les receveurs de greffe rénale perçoivent l'intelligence artificielle (IA) en médecine et, plus spécifiquement, un système prédisant le risque de perte du greffon. Au moyen d'un questionnaire en ligne à questions ouvertes diffusé auprès de centres de transplantation et d'associations de patients en France et aux États-Unis, l'étude recueille les attentes, les préoccupations des patients et l'impact perçu de la prédiction par IA sur leur vie quotidienne. Les réponses sont analysées à l'aide de grands modèles de langage (LLM) avec vérification humaine systématique. L'étude vise à garantir que le déploiement de l'IA en transplantation soit éthique, transparent et centré sur le patient.
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