波兰病理学家对医疗诊断中的人工智能和机器学习的看法-一项横截面研究
Alhassan Ali Ahmed1,2, Agnieszka Brychcy3, Mohamed Abouzid2,4
1Department of Bioinformatics and Computational Biology, Poznan University of Medical Sciences, 61-806 Poznan, Poland.
Journal of personalized medicine
|June 28, 2023
概括
大多数波兰病理学家在医学诊断中缺乏人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的知识. 教育举措对于整合这些技术和改善患者护理至关重要.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 病理学 病理学 病理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健中的整合为医学诊断和治疗规划提供了潜在的好处.
- 波兰活跃的病理学家人数较少,可能导致癌症患者诊断和治疗的延迟.
- 人工智能和机器学习应用程序可以帮助弥合这一差距,提高诊断效率.
研究的目的:
- 评估波兰病理学家对AI和ML方法的当前知识和使用情况.
- 确定在波兰病理学实践中采用AI和ML的潜在障碍和促进者.
主要方法:
- 在2022年6月至7月期间,波兰对68名病理学家进行了一项横截面研究.
- 一个问卷收集了关于AI/ML知识,经验,专业化和对AI在医学诊断中的态度的数据.
- 使用SPSS,PQStat和RStudio进行了统计分析.
主要成果:
- 只有42%的受访病理学家报告使用AI或ML方法,这表明存在重大知识差距.
- 人工智能用户对诊断速度表示更高的满意度 (OR = 4.66,p = 0.043).
- 在法律背景下对AI/ML使用的责任方面发现了显著的差异 (p=0.003).
结论:
- 大多数波兰病理学家在实践中没有使用AI或ML工具.
- 显然需要提高对AI和ML的认识,并针对病理学家的医学诊断进行有针对性的教育计划.
- 促进AI/ML的采用可能会改善波兰的诊断工作流程和患者的治疗结果.
