Resumen

Antecedentes/objetivos:

La integración de herramientas de IA basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM) en la práctica clínica veterinaria está aumentando rápidamente; sin embargo, los marcos específicos de la clínica veterinaria para organizar los tipos de consultas de IA y examinar preferencias específicas por etapa siguen siendo limitados. Este estudio tenía como objetivo desarrollar una taxonomía exploratoria de los tipos de consultas de IA veterinaria y caracterizar las preferencias específicas de consulta de los veterinarios por etapa mediante una encuesta estructurada de panel de expertos.

Métodos:

Los tipos de consulta candidata se redactaron con la ayuda de un LLM desplegado localmente a partir de una revisión preliminar de registros de consultas de chatbots veterinarios con IA identificados y se refinaron mediante revisión bibliográfica. En una encuesta online estructurada, 43 veterinarios seleccionaron los tipos de consulta de Apoyo Clínico (A–H) que preferirían dirigir a la IA en cada una de las cinco etapas clínicas e indicaron los formatos de respuesta preferidos; La encuesta midió preferencias de consulta autoinformadas, no el uso observado.