医療における人工知能支援意思決定の有効性に影響を与える要因: スコーピングレビュー

科学分野:

• * 医療情報工学
• * 人間とコンピュータの相互作用
• *医学における人工知能

背景:

• *人工知能 (AI) ベースの臨床意思決定支援 (AI-CDS) システムに関する研究は,臨床医の意思決定への影響に関して矛盾した結果をもたらしています.
• *AI-CDSの有効性の変動の理由は必ずしも明らかではない.
• *臨床医レベルと技術設計の要因を理解することは,AI-CDSの実装を最適化するために不可欠です.

研究 の 目的:

• *AI-CDSの有効性に影響を与える要因を特定するスコーピングレビューを実施する.
• * 臨床医レベルと技術設計がAI支援医療意思決定にどのように影響するかに関する既存の証拠を明確にする.
• *これらの要因が臨床医の態度,決定,パフォーマンスに与える影響を分析する.

主な方法:

• *MEDLINE,Web of Science,およびEmbaseを通じて,関連するピアレビュー研究のための包括的な文献検索.
• *AI-CDSの有効性に影響を与える臨床医レベルおよび技術設計要因の特定と分析.
• *AIに対する臨床医の態度,意思決定 (例えば,勧告の受け入れ),およびパフォーマンスの3つの主要な結果に対する影響の評価.

主要な成果:

• *45件の対象研究で,臨床医レベルおよび技術設計における4つの共通要因が特定されました.
• * 専門家臨床医は,非専門家と比較してAI-CDSから利益が少なくなり,結果が異なっています.
• *説明可能なAIは信頼を高めることができますが,誤った勧告に過度に依存することにもつながり,潜在的にコラボレーションのパフォーマンスを損なう可能性があります.
• *AIに対する臨床医のベースラインの態度は,AIの勧告の受け入れ率を著しく予測します.
• * 人間とAIの共同作業のパフォーマンスは,最も頻繁に評価された結果でした.

結論:

• *AI-CDSの有効性に対する影響について,限定的な要因が広範に研究されています.
• *研究における矛盾する結果は,微妙なアプローチの必要性を強調しています.
• *将来の研究は,AI-CDSの開発と評価を導くために"適切な信頼"の概念に焦点を当てるべきです.
• * 目標は,臨床医がAIの勧告を,正当な場合にのみ信頼することを確保することであり,信頼や受け入れを普遍的に高めることではありません.