AI ir gydytojai siūlo skirtingus virtualaus skubios pagalbos teikimo pranašumus

AI ir gydytojai siūlo skirtingus virtualaus skubios pagalbos teikimo pranašumus

Ar gydytojai ar dirbtinis intelektas (AI) pateiks geresnes gydymo rekomendacijas pacientams, matomiems virtualioje skubios pagalbos aplinkoje? Naujas Cedars-Sinai tyrimas rodo, kad gydytojai ir dirbtinio intelekto modeliai turi skirtingas stipriąsias puses.

Vėlyvas tyrimas, pristatytas Amerikos gydytojų kolegijos vidaus medicinos susitikime ir tuo pat metu paskelbtasVidaus ligų metraščiaipalygino pradines AI gydymo rekomendacijas su paskutinėmis gydytojų rekomendacijomis, kurios turėjo prieigą prie AI rekomendacijų, bet galėjo jas peržiūrėti arba ne.

"Mes nustatėme, kad pradinės AI rekomendacijos buvo įvertintos aukščiau nei galutinės gydytojo rekomendacijos dėl įprastų skubios pagalbos sąlygų", - sakė Joshua Pevnickas, MD, MSHS, Cedars-Sinai informatikos katedros direktorius, medicinos docentas ir vienas iš tyrimo autorių. "Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas buvo ypač sėkmingas ženklinant šlapimo takų infekcijas, kurias gali sukelti antibiotikams atsparios bakterijos, ir siūlyti, kad prieš skiriant vaistus reikia užsakyti pasėlį."

Tačiau Pevnickas teigė, kad nors dirbtinis intelektas geriau nustato kritines raudonąsias vėliavas, „tai leido gydytojams geriau suprasti pacientų istorijas ir atitinkamai pritaikyti savo rekomendacijas“.

Retrospektyvus tyrimas buvo atliktas naudojant duomenis iš virtualios pirminės ir skubios pagalbos programos „Cedars-Sinai Connect“, kuri prasidėjo 2023 m. Cedars-Sinai stacionarinės sveikatos priežiūros paslaugų plėtra „Cedars-Sinai Connect“ siekia išplėsti virtualią Kalifornijos pacientų sveikatos priežiūrą naudojant mobiliąją programėlę, leidžiančią žmonėms greitai ir lengvai pasiekti Cedars-Sinai ūminės ir prevencinės priežiūros ir profilaktikos paslaugas.

Tyrimo metu buvo apžvelgtas 461 medicininis vizitas su AI rekomendacijomis nuo 2024 m. birželio 12 d. iki liepos 14 d. Per šiuos skubius virtualius vizitus buvo išspręstos pagrindinės medicininės problemos, tarp jų suaugusieji, turintys kvėpavimo takų, šlapimo takų, makšties, regos ar dantų simptomų.

Pacientai, besinaudojantys mobiliąja programėle, pradeda vizitus įvesdami savo sveikatos problemas ir pateikdami demografinę informaciją pirmą kartą besinaudojantiems žmonėms. AI modelis ekspertas atlieka struktūrinį dinaminį interviu, kuriame renkama simptomų informacija ir ligos istorija. Vidutiniškai per penkias minutes pacientai atsako į 25 klausimus.

Algoritmas naudoja paciento atsakymus ir duomenis iš paciento elektroninio sveikatos įrašo, kad pateiktų pradinę informaciją apie ligas su susijusiais simptomais. Pacientams su galimomis diagnozėmis pateikus simptomus, mobilioji programėlė leidžia pacientams pradėti vaizdo vizitą su gydytoju.

Algoritmas taip pat siūlo diagnozės ir gydymo rekomendacijas, kurias gali peržiūrėti „Cedars-Sinai Connect“ gydymo gydytojas, nors tyrimo metu „Cedars-Sinai Connect“ gali slinkti žemyn reikiamais gydytojais, kad jas peržiūrėtų.

Didžiausias netikrumas šiame tyrime yra tai, ar gydytojai buvo slinkti žemyn, kad peržiūrėtų receptus, nurodymus, siuntimus ar kitus AI pateiktus valdymo pasiūlymus ir ar jie įtraukė šias rekomendacijas į savo klinikinius sprendimus. Tačiau tai, kad AI rekomendacijos dažnai buvo vertinamos kaip aukštesnės kokybės nei gydytojų sprendimai, rodo, kad AI sprendimų palaikymas, kai jis veiksmingai įgyvendinamas priežiūros vietoje, gali pagerinti klinikinių sprendimų priėmimą dėl įprastų ir ūmių ligų. “

Caroline Goldzweig, MD, Cedars-Sinai medicinos tinklo vyriausioji medicinos pareigūnė ir viena iš vyresniųjų tyrimo autorių

„Cedars-Sinai Connect“ naudojamą dirbtinio intelekto sistemą sukūrė „K Health“, sukurdama technologiją, sumažinančią klinikinio priėmimo ir duomenų įvedimo naštą, leidžiančią gydytojams daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai. „K Health“ ir „Cedars-Sinai“ sukūrė „Cedars-Sinai Connect“ per bendrą įmonę ir bendradarbiavo atliekant tyrimą. Tyrime taip pat dalyvavo Tel Avivo universiteto tyrėjai, įskaitant pirmąjį autorių Daną Zeltzerį, mokslų daktarą.

„Mes išbandėme dirbtinį intelektą realiomis sąlygomis, o ne pagal sugalvotus scenarijus“, – sakė „K Health“ vienas iš įkūrėjų ir vyriausiasis produktų pareigūnas Ranas Shaulas. „Kasdienėje pirminės sveikatos priežiūros srityje yra tiek daug kintamųjų ir veiksnių, susijusių su sudėtingais žmonėmis, o bet koks AI turi susidoroti su neišsamiais duomenimis ir labai įvairia pacientų populiacija.

Shaulas sakė, kad tyrėjai sužinojo, kad jei mokysitės dirbtinio intelekto prie neatpažintų klinikinių užrašų lobyno ir naudositės kasdiene paslaugų teikėjo priežiūra kaip nuolat stiprinamu mokymosi mechanizmu, „galite pasiekti tokį tikslumo lygį, kurio tikitės iš žmogaus gydytojo“.

Papildomi tyrime dalyvaujantys autoriai yra Danas Zeltzeris, PhD; Zehavi Kugleris, medicinos mokslų daktaras; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, mokslų daktaras; Keren Leibovič, mokslų daktarė; Tomas Beer, MSC; ir Ilanas Frankas, magistras.

Šis darbas buvo paremtas K Health finansavimu.

Šaltiniai: