重癥監(jiān)護病房的臨床醫(yī)生需要快速準確地做出復雜的決策，全天候監(jiān)測危重或不穩(wěn)定的患者。
卡內基梅隆大學人機交互研究所(HCII)的研究人員與匹茲堡大學和UPMC的醫(yī)生和研究人員合作，確定人工智能是否可以幫助這一決策過程，以及臨床醫(yī)生是否會相信這種幫助。
該團隊為24名ICU醫(yī)生提供了基于AI的工具，該工具旨在幫助做出決策，并發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人將這種幫助納入了他們的一些決策中。
“感覺臨床醫(yī)生對人工智能幫助他們的潛力感到興奮，但他們可能不熟悉這些人工智能工具的工作原理。因此，將這些系統(tǒng)帶給他們真的很有趣，“HCII的博士生，研究團隊成員Venkatesh Sivaraman說。
使用一組研究人員在2018年引入的AI Clinician模型，該團隊設計了一個交互式臨床決策支持(CDS)界面 - 稱為AI ClinicianExplorer - 提供治療敗血癥的建議。該模型在超過18，000名患者的數(shù)據(jù)集上進行訓練，這些患者在ICU住院期間的某個時候符合敗血癥的標準診斷標準。該系統(tǒng)使臨床專家能夠在數(shù)據(jù)集中過濾和搜索患者，可視化他們的疾病軌跡，并將模型預測與床邊提供的實際治療決策進行比較。
“臨床醫(yī)生總是將他們看到的患者的大量數(shù)據(jù)輸入到這些計算機系統(tǒng)和電子健康記錄中，”Sivaraman說。“我們的想法是，也許我們可以從其中一些數(shù)據(jù)中學習，這樣我們就可以嘗試加快他們的一些流程，讓他們的生活更輕松一點，還可以提高護理的一致性。
該團隊通過對24名在ICU執(zhí)業(yè)并具有治療敗血癥經(jīng)驗的臨床醫(yī)生進行大聲思考研究，對他們的系統(tǒng)進行了測試。在研究期間，參與者使用簡化的AI Clinician Explorer界面來評估四個模擬患者病例并做出治療決策。
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