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人工智能推动临床医生进行分类决策

人工智能
导读 在 50 次护理事件中与一小群临床医生正面交锋,基于人工智能的智能手机应用程序在将患者分类到最合适的护理地点方面已经与人类相当或超过

在 50 次护理事件中与一小群临床医生正面交锋,基于人工智能的智能手机应用程序在将患者分类到最合适的护理地点方面已经与人类相当或超过了人类。

临床医生是七名急诊科医师、五名内科专家和少数来自不同专业的医师助理。

护理情节是口头上的小插曲(例如:一名 25 岁的男子有几个小时的严重呼吸急促。症状开始于一次机动车事故后,他是所涉汽车的司机。他还抱怨胸闷痛)。

对于每种情况,研究人员要求临床医生和应用程序向患者提供以下四个指令之一:

“去急诊室或拨打 911(危及生命的伤害或需要立即治疗的症状)”

“在 24 小时内前往紧急护理 [例如,步入式诊所](无生命危险,但需要治疗”

“在三天内去看初级保健医生 (PCP)(不会立即危及生命,可以等待三天才能被初级保健医生或专科医生看诊)”

“自我护理,留在家中,只有在病情恶化时才向初级保健或紧急护理报告”

研究人员分几个阶段进行了实验,以针对个别临床医生以及主要学术医疗中心的五名专攻内科的 MD 住院医师做出的共识性决定来测试该应用程序。

在其中一轮共识中,个别临床医生做出的分类决定符合共识要求的概率为 80%(50 个案例中的 40 个)。该应用程序做得更好,以 88% 的剪辑(50 个案例中的 44 个)同意专家共识。

另一轮共识带来了类似的结果。

该研究由加州大学洛杉矶分校格芬医学院的住院医师 Sean Delshad 医学博士和 MBA 领导,伊利诺伊州 Javon Bea 医院的住院医师 Venkata Dontaraju 医学博士和拉斯山景医疗中心的医学博士 Vipindas Chengat 提供了大量投入维加斯。

作者承认研究设计存在一些局限性,包括使用小插曲而不是真实世界的情况。