KI und Ärzte bieten unterschiedliche Stärken in der virtuellen Notfallbehandlung an

Bieten Ärzte oder künstliche Intelligenz (KI) bessere Behandlungsempfehlungen für Patienten an, die in einer virtuellen Notfallversorgung untersucht wurden? Eine neue Cedars-Sinai-Studie zeigt, dass Ärzte und KI-Modelle unterschiedliche Stärken haben.

Die späten Studie, die beim American College of Physicians Internal Medicine Treffen vorgestellt und gleichzeitig in der veröffentlicht wurde Annalen der Inneren Medizin verglichen die anfänglichen KI -Behandlungsempfehlungen mit den endgültigen Empfehlungen von Ärzten, die Zugang zu den KI -Empfehlungen hatten, sie jedoch möglicherweise überprüft haben oder nicht.

„Wir fanden heraus, dass anfängliche KI-Empfehlungen für häufige Beschwerden in einer dringenden Pflege höher als die endgültigen Arztempfehlungen bewertet wurden“, sagte Joshua Pevnick, MD, MSHS, Co-Direktor der Cedars-Sinai-Abteilung für Informatik, Associate Professor of Medicine und Co-Senior-Autor der Studie. „Die künstliche Intelligenz war beispielsweise besonders erfolgreich bei der Markierung von Harnwegsinfektionen, die möglicherweise durch antibiotika-resistente Bakterien verursacht werden und vorschlagen, dass eine Kultur vor der Verschreibung von Medikamenten angeordnet wird.“

Pevnick sagte jedoch, dass AI zwar besser darin besteht, kritische rote Fahnen zu identifizieren, „aber die Ärzte besser in der Anamnese von Patienten und ihre Empfehlungen entsprechend anpassen konnten.“

Die retrospektive Studie wurde unter Verwendung von Daten von Cedars-Sinai Connect durchgeführt, einem virtuellen primären und dringenden Pflegeprogramm, das im Jahr 2023 begann. Eine Erweiterung der persönlichen Versorgung von Cedars-Sinai, Cedars-Sinai Connect, zielt darauf ab, die virtuelle Gesundheitsversorgung für Patienten in Kalifornien durch eine mobile App zu erweitern, die Personen schnell und einfach zugänglicher Cedars-Sina-Experten für Akut- und Verhinderung von Akutierung, Chronik und Verhinderung von Acten und Verhinderung ermöglichen.

In der Studie wurden 461 ärztliche Besuche mit KI-Empfehlungen vom 12. Juni bis 14. Juli 2024 überprüft. Wichtige medizinische Probleme, die während dieser virtuellen Besuche von Dringungen behandelt wurden, betrafen Erwachsene mit Atemweg, Harn-, Vaginal-, Seh- oder Zahn-Symptomen.

Patienten, die die mobile App verwenden, leiten Besuche aus, indem sie ihre medizinischen Bedenken eingeben und für Erstnutzer demografische Informationen bereitstellen. Ein Experten -KI -Modell führt ein strukturiertes dynamisches Interview durch, das Symptominformationen und Krankengeschichte sammelt. Im Durchschnitt beantworten Patienten 25 Fragen in fünf Minuten.

Ein Algorithmus verwendet die Antworten des Patienten sowie Daten aus der elektronischen Gesundheitsakten des Patienten, um erste Informationen über Erkrankungen mit verwandten Symptomen bereitzustellen. Nachdem Patienten mit möglichen Diagnosen ihre Symptome vorgestellt haben, ermöglicht die mobile App Patienten, einen Videobesuch mit einem Arzt zu initiieren.

Der Algorithmus schlägt auch Diagnose- und Behandlungsempfehlungen vor, die vom Cedars-Sinai Connect-Behandlungsarzt angesehen werden können, obwohl während der Studie Cedars-Sinai Connect die erforderlichen Ärzte zum Scrollen nach unten scrollen kann, um sie zu sehen.

Die größte Unsicherheit dieser Studie ist, ob Ärzte nach unten gerollt wurden, um die von der KI vorgenommenen Verschreibungen, Anordnung, Überweisung oder anderen Managementvorschlägen zu betrachten und ob sie diese Empfehlungen in ihre klinischen Entscheidungsfindung einbezogen haben. Die Tatsache, dass die KI-Empfehlungen häufig als höhere Qualität als ärztliche Entscheidungen eingestuft wurden, deutet jedoch darauf hin, dass die Unterstützung der KI-Entscheidung, wenn sie am Betreuungsort effektiv umgesetzt wird, die klinische Entscheidungsfindung für gemeinsame und akute Bedingungen verbessern kann. „

Caroline Goldzweig, MD, Cedars-Sinai Medical Network Chief Medical Officer und Co-Senior-Autor der Studie

Das für Cedars-Sinai Connect verwendete KI-System wurde von K Health entwickelt, wodurch die Technologie zur Reduzierung der Belastungen der klinischen Einnahme und der Dateneingabe erstellt wurde und es Ärzten ermöglicht, sich mehr auf die Patientenversorgung zu konzentrieren. K Health und Cedars-Sinai entwickelten Cedars-Sinai Connect durch ein Joint Venture und arbeiteten an der Forschungsstudie zusammen. Die Ermittler der Universität Tel Aviv, darunter der Erstautor Dan Zeltzer, PhD, nahmen ebenfalls an der Studie teil.

„Wir haben die KI unter realen Bedingungen und nicht unter erfundenen Szenarien auf den Probe gestellt“, sagte Ran Shaul, Mitbegründer und Chief Product Officer von K Health. „In der Realität der alltäglichen Grundversorgung gibt es so viele Variablen und Faktoren, die sich mit komplexen Menschen befassen, und jede KI muss sich mit unvollständigen Daten und einer sehr vielfältigen Patientenmenge befassen.“

Shaul sagte, die Ermittler hätten erfuhren, dass, wenn Sie die KI in der Schatzkammer der nicht identifizierten klinischen Notizen ausbilden und die tägliche Anbieterversorgung als ständig verstärkten Lernmechanismus einsetzen, „die Genauigkeit erreichen können, die Sie von einem menschlichen Arzt erwarten würden.“

Weitere Autoren, die an der Studie beteiligt sind, sind Dan Zeltzer, PhD; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, PhD; Keren Leibovich, PhD; Tom Beer, MSC; und Ilan Frank, MSc.

Diese Arbeit wurde durch die Finanzierung von K Health unterstützt.

Quellen: