AI a lekári ponúkajú rôzne silné stránky vo virtuálnej núdzovej liečbe

AI a lekári ponúkajú rôzne silné stránky vo virtuálnej núdzovej liečbe

Poskytnú lekári alebo umelá inteligencia (AI) lepšie odporúčania na liečbu pacientom, ktorí sa vidia v prostredí virtuálnej pohotovostnej starostlivosti? Nová štúdia Cedars-Sinai ukazuje, že lekári a modely AI majú rôzne silné stránky.

Neskorá štúdia prezentovaná na stretnutí Americkej akadémie lekárov v oblasti interného lekárstva a publikovaná súčasne vAnnals of Internal Medicineporovnali počiatočné odporúčania na liečbu AI s konečnými odporúčaniami lekárov, ktorí mali prístup k odporúčaniam AI, ale mohli alebo nemuseli ich preskúmať.

"Zistili sme, že počiatočné odporúčania AI boli hodnotené vyššie ako konečné odporúčania lekárov pre bežné stavy urgentnej starostlivosti," povedal Joshua Pevnick, MD, MSHS, spoluriaditeľ oddelenia informatiky Cedars-Sinai, docent medicíny a spoluautor štúdie. "Napríklad umelá inteligencia bola obzvlášť úspešná pri označovaní infekcií močových ciest, ktoré môžu byť spôsobené baktériami rezistentnými na antibiotiká, a navrhuje, aby sa pred predpísaním liekov objednala kultúra."

Pevnick však povedal, že zatiaľ čo AI je lepšia v identifikácii kritických červených príznakov, „umožnila lekárom lepšie porozumieť histórii pacientov a podľa toho prispôsobiť svoje odporúčania“.

Retrospektívna štúdia bola vykonaná s použitím údajov z programu Cedars-Sinai Connect, virtuálneho programu primárnej a urgentnej starostlivosti, ktorý sa začal v roku 2023. Cieľom rozšírenia osobnej starostlivosti Cedars-Sinai Cedars-Sinai Connect je rozšíriť virtuálnu zdravotnú starostlivosť o pacientov v Kalifornii prostredníctvom mobilnej aplikácie, ktorá ľuďom umožňuje rýchly a jednoduchý prístup k akútnej a preventívnej starostlivosti odborníkov Cedars-Sina, chronickej a preventívnej starostlivosti.

Štúdia zhodnotila 461 lekárskych návštev s odporúčaniami AI od 12. júna do 14. júla 2024. Hlavné zdravotné problémy, ktoré sa riešili počas týchto naliehavých virtuálnych návštev, zahŕňali dospelých s respiračnými, močovými, vaginálnymi, zrakovými alebo zubnými príznakmi.

Pacienti používajúci mobilnú aplikáciu iniciujú návštevy zadaním svojich zdravotných problémov a poskytnutím demografických informácií pre prvých používateľov. Expertný model AI vedie štruktúrovaný dynamický rozhovor, ktorý zhromažďuje informácie o symptómoch a anamnéze. V priemere pacienti odpovedia na 25 otázok za päť minút.

Algoritmus využíva odpovede pacienta, ako aj údaje z pacientovho elektronického zdravotného záznamu, aby poskytol počiatočné informácie o chorobách so súvisiacimi príznakmi. Keď pacienti s možnými diagnózami prezentujú svoje príznaky, mobilná aplikácia umožňuje pacientom iniciovať videonávštevu u lekára.

Algoritmus tiež navrhuje odporúčania na diagnostiku a liečbu, ktoré môže zobraziť ošetrujúci lekár Cedars-Sinai Connect, hoci počas štúdie môže Cedars-Sinai Connect posúvať nadol požadovaných lekárov, aby si ich mohol zobraziť.

Najväčšou neistotou v tejto štúdii je, či boli lekári posunutí nadol, aby sa pozreli na predpisy, objednávky, odporúčania alebo iné návrhy manažmentu zo strany AI a či tieto odporúčania zahrnuli do svojho klinického rozhodovania. Avšak skutočnosť, že odporúčania AI boli často hodnotené ako kvalitnejšie ako rozhodnutia lekárov, naznačuje, že podpora rozhodovania AI, ak sa účinne implementuje v mieste starostlivosti, môže zlepšiť klinické rozhodovanie pre bežné a akútne stavy. “

Caroline Goldzweig, MD, hlavná lekárka siete Cedars-Sinai Medical Network a spoluautorka štúdie

Systém umelej inteligencie používaný pre Cedars-Sinai Connect bol vyvinutý spoločnosťou K Health, čím sa vytvorila technológia na zníženie záťaže klinického príjmu a zadávania údajov, čo lekárom umožňuje sústrediť sa viac na starostlivosť o pacienta. K Health a Cedars-Sinai vyvinuli Cedars-Sinai Connect prostredníctvom spoločného podniku a spolupracovali na výskumnej štúdii. Na štúdii sa podieľali aj vyšetrovatelia Tel Avivskej univerzity vrátane prvého autora Dana Zeltzera, PhD.

„Umelú inteligenciu sme testovali v reálnych podmienkach, nie v vymyslených scenároch,“ povedal Ran Shaul, spoluzakladateľ a hlavný produktový riaditeľ spoločnosti K Health. "V realite každodennej primárnej starostlivosti existuje toľko premenných a faktorov, ktoré sa zaoberajú zložitými ľuďmi, a každá AI sa musí vysporiadať s neúplnými údajmi a veľmi rôznorodou populáciou pacientov."

Shaul povedal, že vyšetrovatelia zistili, že ak trénujete AI na pokladnici deidentifikovaných klinických poznámok a používate každodennú starostlivosť poskytovateľa ako neustále posilňovaný mechanizmus učenia, "môžete dosiahnuť úroveň presnosti, akú by ste očakávali od ľudského lekára."

Medzi ďalších autorov zapojených do štúdie patrí Dan Zeltzer, PhD; MUDr.Žehavi Kugler; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, PhD; Keren Leibovich, PhD; Tom Beer, MSC; a Ilan Frank, MSc.

Táto práca bola podporená finančnou podporou K Health.

Zdroje: