人工智能和医生在虚拟急救方面各有优势

人工智能和医生在虚拟急救方面各有优势

医生或人工智能 (AI) 能否为在虚拟紧急护理环境中就诊的患者提供更好的治疗建议？ Cedars-Sinai 的一项新研究表明，医生和人工智能模型具有不同的优势。

这项最新研究在美国内科医师学会会议上发表，并同时发表在内科年鉴将最初的人工智能治疗建议与有权访问人工智能建议但可能审查过或未审查过的医生的最终建议进行了比较。

“我们发现，对于常见的紧急护理情况，最初的人工智能建议的评分高于最终医生的建议，”锡达斯-西奈信息学系联席主任、医学副教授、该研究的共同高级作者 Joshua Pevnick 医学博士、MSHS 说。 “例如，人工智能在标记可能由抗生素耐药细菌引起的尿路感染方面特别成功，并建议在开药之前进行培养。”

然而，佩夫尼克表示，虽然人工智能更擅长识别关键的危险信号，但“它使医生能够更好地了解患者的病史并相应地调整他们的建议。”

这项回顾性研究是使用 Cedars-Sinai Connect 的数据进行的，Cedars-Sinai Connect 是一个于 2023 年开始的虚拟初级和紧急护理计划。Cedars-Sinai Connect 是 Cedars-Sinai 个人护理的扩展，旨在通过移动应用程序扩展对加利福尼亚州患者的虚拟医疗保健，使人们能够快速轻松地访问 Cedars-Sina 的急性和预防性护理、慢性和预防性护理专家。

该研究回顾了 2024 年 6 月 12 日至 7 月 14 日期间采用人工智能建议的 461 次医疗就诊。在这些紧急虚拟就诊期间解决的主要医疗问题包括患有呼吸道、泌尿、阴道、视力或牙科症状的成年人。

使用移动应用程序的患者通过输入他们的医疗问题并为首次用户提供人口统计信息来发起访问。专家人工智能模型进行结构化动态访谈，收集症状信息和病史。患者平均在 5 分钟内回答 25 个问题。

算法使用患者的反应以及患者电子健康记录中的数据来提供有关具有相关症状的疾病的初始信息。在可能诊断的患者出现症状后，该移动应用程序允许患者与医生进行视频就诊。

该算法还提出可由 Cedars-Sinai Connect 治疗医生查看的诊断和治疗建议，尽管在研究期间，Cedars-Sinai Connect 可能会向下滚动所需的医生来查看它们。

这项研究中最大的不确定性在于，医生是否会向下滚动查看人工智能提出的处方、医嘱、转诊或其他管理建议，以及他们是否将这些建议纳入临床决策中。然而，人工智能建议通常被认为比医生决策的质量更高，这一事实表明，人工智能决策支持如果在护理点有效实施，可以改善常见和急性病症的临床决策。 “

Caroline Goldzweig，医学博士，Cedars-Sinai 医疗网络首席医疗官兼该研究的共同高级作者

Cedars-Sinai Connect 使用的人工智能系统由 K Health 开发，该技术可减轻临床摄入和数据输入的负担，使医生能够更加专注于患者护理。 K Health 和 Cedars-Sinai 通过合资企业开发了 Cedars-Sinai Connect，并合作开展了这项研究。特拉维夫大学的研究人员，包括第一作者 Dan Zeltzer 博士，也参与了这项研究。

K Health 联合创始人兼首席产品官 Ran Shaul 表示：“我们在现实条件下测试人工智能，而不是虚构的场景。” “在日常初级保健的现实中，涉及复杂人群的变量和因素非常多，任何人工智能都必须处理不完整的数据和非常多样化的患者群体。”

沙乌尔说，调查人员了解到，如果你在去识别的临床记录宝库上训练人工智能，并使用日常提供者护理作为不断强化的学习机制，“你可以达到你对人类医生期望的准确性水平。”

参与这项研究的其他作者包括 Dan Zeltzer 博士；泽哈维·库格勒，医学博士；利奥尔·哈亚特，医学博士；塔玛·布鲁夫曼，医学博士；兰·伊兰·贝尔博士；克伦·莱博维奇博士；汤姆·比尔，MSC；和伊兰·弗兰克，理学硕士。

这项工作得到了 K Health 的资助。

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