Université de Rennes L'autodiagnostic médical sur ChatGPT, étude observationnelle descriptive Medical Self-Diagnosis on ChatGPT: a Descriptive Observational Study AutodiagnosticChatGPTIntelligence artificielleIALarge Langage ModelLLM Self diagnosisArtificial intelligenceIALarge Langage ModelLLM Systèmes conversationnels (informatique)Emploi en diagnostic @ChatGPT (logiciel)‎ Intelligence artificielle en médecine Grands modèles de langage‎ Introduction : ChatGPT est un chatbot d’intelligence artificielle (IA) qui a conquis des millions d’utilisateurs à travers le monde ces dernières années. Si de nombreux français l'utilisent pour sa fonction première qu’est la rédaction de texte, ils sont autant à l’utiliser comme moteur de recherche ou comme conseiller personnel. La recherche d’information médical et l’autodiagnostic sur internet étant une pratique connue et courante, il serait intéressant de savoir si les utilisateurs de ChatGPT ont détourné ses fonctionnalités à des fins médicales, en particulier pour l’autodiagnostic médical. Objectif : Le but de cette étude est d’interroger les utilisateurs de ChatGPT afin d’explorer leur éventuelle utilisation à des fins d’autodiagnostic médical et d’identifier des caractéristiques communes parmi les auto diagnostiqueurs (AD). Méthode : Questionnaire en ligne partagé via les réseaux sociaux et via des affiches dotées d’un QR code. Récolte des réponses du 13/06/2024 au 05/01/2025. Résultats : Récolte de 581 réponses dont 483 correspondant aux critères d’inclusion. 23,9% des utilisateurs de ChatGPT déclarent l’avoir déjà utilisé pour s’auto diagnostiquer, plus de 70% d’entre eux l’ont fait à plusieurs reprises et 87% en sont satisfaits. 65,7% des AD préfèrent utiliser ChatGPT qu’un moteur de recherche classique bien que plus d’un tiers ont croisé les informations de ChatGPT avec d’autres sources d’informations. Deux tiers des AD ont consulté un médecin mais 95% n’ont pas évoqué leur recherche au professionnel de santé. L’auto-diagnostic sur ChatGPT est statistiquement liée à l’âge des utilisateurs (p=0,018). La proportion d’AD sur ChatGPT ayant déjà utilisé un moteur de recherche pour s'auto diagnostiquer est significativement plus élevée que celle des non auto diagnostiqueurs (NAD) (98,9% contre 89,2%, p=0,002). La probabilité de s'auto diagnostiquer sur ChatGPT est statistiquement liée à sa fréquence d’utilisation (p<0,001), les utilisateurs fréquents étant plus propices à s’auto diagnostiquer. Discussion : L’autodiagnostic médical sur ChatGPT semble être une pratique déjà courante parmi les utilisateurs, principalement les utilisateurs fréquents. Cependant les AD seraient des utilisateurs déjà adeptes de l’autodiagnostic sur internet et n’auraient donc pas débuté cette pratique avec la découverte de ChatGPT. L’autodiagnostic semble être un sujet tabou puisque la quasi-totalité des AD n’ont pas évoqué leur recherche au médecin, il semble donc pertinent d’encourager les patients à en parler afin d’améliorer la relation médecin patient. Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 2695 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/9cee7a2c-5a11-44ea-93e1-36e487d5c2b9 Travers Thomas 1996-08-27 FR 296959456 thomas.travers.37@gmail.com 2025URENM212 http://www.theses.fr/2025URENM212 2025-10-14 médecine générale Universite de Rennesthesis.degree.grantor_1 26693823X Doctorat (thèse d'exercice) non ouiBoujuFlorianintervenant_1237524929 ddc:610 BoujuFlorianUniversite de RennesSciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophie ASCII PDF 2759422 restriction 2025-10-14 2026-01-14