AI și medicii oferă diferite puncte forte în tratamentul virtual de urgență

AI și medicii oferă diferite puncte forte în tratamentul virtual de urgență

Vor oferi medicii sau inteligența artificială (AI) recomandări de tratament mai bune pentru pacienții văzuți într-un cadru virtual de îngrijire de urgență? Un nou studiu Cedars-Sinai arată că medicii și modelele AI au puncte forte diferite.

Studiul târziu, prezentat la reuniunea Colegiului American de Medicină Internă a Medicilor și publicat simultan înAnalele de Medicină Internăa comparat recomandările inițiale de tratament AI cu recomandările finale ale medicilor care au avut acces la recomandările AI, dar care le-au revizuit sau nu.

„Am descoperit că recomandările inițiale ale IA au fost evaluate mai mult decât recomandările finale ale medicului pentru afecțiuni comune de îngrijire urgentă”, a spus Joshua Pevnick, MD, MSHS, co-director al Departamentului de Informatică Cedars-Sinai, profesor asociat de medicină și co-autor principal al studiului. „De exemplu, inteligența artificială a avut un succes deosebit în semnalarea infecțiilor tractului urinar care pot fi cauzate de bacterii rezistente la antibiotice și sugerând ca o cultură să fie comandată înainte de prescrierea medicamentelor.”

Cu toate acestea, Pevnick a spus că, deși AI este mai bună la identificarea semnalelor roșii critice, „a permis medicilor să înțeleagă mai bine istoria pacienților și să își adapteze recomandările în consecință”.

Studiul retrospectiv a fost realizat folosind date de la Cedars-Sinai Connect, un program virtual de îngrijire primară și urgentă care a început în 2023. O extindere a îngrijirii în persoană din Cedars-Sinai, Cedars-Sinai Connect își propune să extindă îngrijirea medicală virtuală pentru pacienții din California printr-o aplicație mobilă care le permite oamenilor să acceseze rapid și ușor experții Cedars-Sina în îngrijire cronică și preventivă.

Studiul a analizat 461 de vizite medicale cu recomandări AI din 12 iunie până în 14 iulie 2024. Problemele medicale majore abordate în timpul acestor vizite virtuale urgente au inclus adulți cu simptome respiratorii, urinare, vaginale, vizuale sau dentare.

Pacienții care folosesc aplicația mobilă inițiază vizite introducând preocupările lor medicale și furnizând informații demografice pentru utilizatorii începători. Un model expert AI realizează un interviu dinamic structurat care colectează informații despre simptome și istoricul medical. În medie, pacienții răspund la 25 de întrebări în cinci minute.

Un algoritm folosește răspunsurile pacientului, precum și datele din fișa medicală electronică a pacientului pentru a oferi informații inițiale despre bolile cu simptome asociate. După ce pacienții cu posibile diagnostice își prezintă simptomele, aplicația mobilă le permite pacienților să inițieze o vizită video cu un medic.

Algoritmul sugerează, de asemenea, recomandări de diagnostic și tratament care pot fi vizualizate de medicul de tratament Cedars-Sinai Connect, deși în timpul studiului, Cedars-Sinai Connect poate derula în jos medicii necesari pentru a le vizualiza.

Cea mai mare incertitudine din acest studiu este dacă medicii au fost derulați în jos pentru a analiza prescripțiile, ordinele, recomandările sau alte sugestii de management făcute de AI și dacă au încorporat aceste recomandări în luarea deciziilor clinice. Cu toate acestea, faptul că recomandările AI au fost adesea evaluate ca fiind de calitate mai înaltă decât deciziile medicului sugerează că sprijinul pentru deciziile AI, atunci când este implementat eficient la punctul de îngrijire, poate îmbunătăți luarea deciziilor clinice pentru afecțiuni comune și acute. „

Caroline Goldzweig, MD, Cedars-Sinai Medical Network ofițer medical șef și co-autor principal al studiului

Sistemul AI utilizat pentru Cedars-Sinai Connect a fost dezvoltat de K Health, creând tehnologia pentru a reduce sarcina aportului clinic și a introducerii datelor, permițând medicilor să se concentreze mai mult pe îngrijirea pacientului. K Health și Cedars-Sinai au dezvoltat Cedars-Sinai Connect printr-o societate în comun și au colaborat la studiul de cercetare. Anchetatorii de la Universitatea Tel Aviv, inclusiv primul autor Dan Zeltzer, dr., au participat de asemenea la studiu.

„Am pus AI la încercare în condiții reale, nu în scenarii inventate”, a spus Ran Shaul, co-fondator și director de produs al K Health. „În realitatea îngrijirii primare de zi cu zi, există atât de multe variabile și factori care se ocupă de oameni complexi, iar orice IA trebuie să se ocupe de date incomplete și de o populație foarte diversă de pacienți.”

Shaul a spus că anchetatorii au aflat că, dacă antrenezi AI pe tezaurul de note clinice deidentificate și folosești îngrijirea zilnică a furnizorului ca un mecanism de învățare consolidat în mod constant, „poți atinge nivelul de precizie la care te-ai aștepta de la un medic uman”.

Alti autori implicati in studiu includ Dan Zeltzer, PhD; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; dr. Ran Ilan Ber; dr. Keren Leibovici; Tom Beer, MSC; și Ilan Frank, MSc.

Această activitate a fost susținută de finanțare de la K Health.

Surse: