A mesterséges intelligencia és az orvosok különböző erősségeket kínálnak a virtuális sürgősségi kezelésben

A mesterséges intelligencia és az orvosok különböző erősségeket kínálnak a virtuális sürgősségi kezelésben

Az orvosok vagy a mesterséges intelligencia (AI) jobb kezelési javaslatokat adnak a virtuális sürgősségi ellátásban látott betegek számára? Egy új Cedars-Sinai tanulmány azt mutatja, hogy az orvosok és az AI-modellek eltérő erősséggel rendelkeznek.

A késői tanulmány, amelyet az American College of Physicians Internal Medicine ülésén mutattak be, és egyidejűleg publikáltak aAnnals of Internal Medicineösszehasonlította a kezdeti mesterségesintelligencia-kezelési ajánlásokat azon orvosok végső ajánlásaival, akik hozzáfértek az AI-ajánlásokhoz, de lehet, hogy áttekintették azokat.

„Azt találtuk, hogy a kezdeti mesterséges intelligencia ajánlások magasabbra értékelték, mint a végső orvosi ajánlásokat a gyakori sürgősségi ellátási állapotokra” – mondta Joshua Pevnick, MD, MSHS, a Cedars-Sinai Informatikai Tanszék társigazgatója, az orvostudomány docense és a tanulmány társszerzője. "A mesterséges intelligencia például különösen sikeres volt az antibiotikum-rezisztens baktériumok által okozott húgyúti fertőzések megjelölésében, és azt sugallja, hogy a gyógyszer felírása előtt tenyésztést kell rendelni."

Pevnick azonban azt mondta, hogy bár a mesterséges intelligencia jobban képes azonosítani a kritikus vörös zászlókat, "lehetővé tette az orvosok számára, hogy jobban megértsék a betegek történetét, és ennek megfelelően alakítsák ki ajánlásaikat".

A retrospektív vizsgálatot a Cedars-Sinai Connect, a 2023-ban indult virtuális alap- és sürgősségi ellátási program adatai alapján végezték. A Cedars-Sinai személyes gondozásának bővítése, a Cedars-Sinai Connect célja a kaliforniai betegek virtuális egészségügyi ellátásának bővítése egy olyan mobilalkalmazáson keresztül, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy gyorsan és egyszerűen hozzáférjenek a Cedars-Sinai akut, megelőző és megelőző kezeléséhez.

A tanulmány 461 orvosi látogatást vizsgált meg mesterséges intelligencia ajánlásokkal 2024. június 12. és július 14. között. A sürgős virtuális látogatások során felmerülő főbb orvosi problémák közé tartoztak a légúti, húgyúti, hüvelyi, látási vagy fogászati ​​tünetekkel küzdő felnőttek.

A mobilalkalmazást használó betegek egészségügyi problémáik megadásával és demográfiai adatok megadásával kezdeményezik a látogatást az első alkalommal használók számára. Egy szakértő mesterséges intelligencia modell strukturált dinamikus interjút készít, amely összegyűjti a tünetekkel kapcsolatos információkat és a kórtörténetet. A betegek átlagosan 25 kérdésre válaszolnak öt perc alatt.

Egy algoritmus a páciens válaszait, valamint a páciens elektronikus egészségügyi nyilvántartásának adatait használja fel, hogy kezdeti információkat nyújtson a kapcsolódó tünetekkel járó betegségekről. Miután az esetlegesen diagnosztizált betegek bemutatják a tüneteiket, a mobilalkalmazás lehetővé teszi a betegek számára, hogy videolátogatást kezdeményezzenek az orvossal.

Az algoritmus diagnózisokat és kezelési javaslatokat is javasol, amelyeket a Cedars-Sinai Connect kezelőorvosa megtekinthet, bár a vizsgálat során a Cedars-Sinai Connect lefelé görgetheti a szükséges orvosokat, hogy megtekinthesse azokat.

A legnagyobb bizonytalanság ebben a tanulmányban az, hogy az orvosokat lefelé görgették-e, hogy megnézzék a mesterséges intelligencia által kiadott recepteket, rendeléseket, beutalókat vagy egyéb vezetési javaslatokat, és hogy beépítették-e ezeket az ajánlásokat klinikai döntéshozataluk során. Azonban az a tény, hogy a mesterséges intelligencia ajánlásait gyakran minőségibbnek értékelték, mint az orvosi döntéseket, arra utal, hogy az AI döntéstámogatás, ha hatékonyan alkalmazzák az ellátás helyén, javíthatja a klinikai döntéshozatalt a gyakori és akut állapotok esetén. "

Caroline Goldzweig, MD, a Cedars-Sinai Medical Network főorvosa és a tanulmány társszerzője

A Cedars-Sinai Connecthez használt mesterséges intelligencia-rendszert a K Health fejlesztette ki, létrehozva azt a technológiát, amely csökkenti a klinikai felvételek és az adatbevitel terheit, lehetővé téve az orvosok számára, hogy jobban összpontosítsanak a betegek ellátására. A K Health és a Cedars-Sinai közös vállalaton keresztül fejlesztette ki a Cedars-Sinai Connect-et, és együttműködtek a kutatási tanulmány elkészítésében. A Tel Avivi Egyetem kutatói, köztük az első szerző, Dan Zeltzer, PhD, szintén részt vettek a tanulmányban.

„Az AI-t valós körülmények között tesszük próbára, nem kitalált forgatókönyvek alapján” – mondta Ran Shaul, a K Health társalapítója és termékigazgatója. "A mindennapi alapellátás valóságában nagyon sok változó és tényező foglalkozik az összetett emberekkel, és minden mesterséges intelligencia hiányos adatokkal és nagyon változatos betegpopulációval kell számolnia."

Shaul szerint a nyomozók megtudták, hogy ha a mesterséges intelligencia az azonosítatlan klinikai jegyzetek kincsesbányára oktatja, és a napi szolgáltatói ellátást folyamatosan megerősített tanulási mechanizmusként használja, "elérheti azt a pontossági szintet, amelyet egy emberi orvostól elvárna".

A tanulmányban részt vevő további szerzők közé tartozik Dan Zeltzer, PhD; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, PhD; Keren Leibovich, PhD; Tom Beer, MSC; és Ilan Frank, MSc.

Ezt a munkát a K Health finanszírozta.

Források: