可解释与不可解释的临床决策支持系统对快速分拣决策的影响:一项混合方法研究
Daniel Laxar1,2, Magdalena Eitenberger2, Mathias Maleczek3,4
1Department of Anaesthesia, Intensive Care Medicine and Pain Medicine, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
医生 医生 医生
科学领域:
- 临床决策支持系统 临床决策支持系统
- 人工智能在医学中的应用
- 医生决策能力 - - 医生决策能力
背景情况:
- 随着COVID-19的流行,临床决策支持系统 (CDSS) 的发展成为患者分拣的动力.
- 关于CDSS与人类医学专家之间的相互作用动态的研究有限.
研究的目的:
- 研究解释性与非解释性人工智能 (AI) 系统对医生决策的影响.
- 在使用人工智能驱动的建议时评估医生信任和权重.
主要方法:
- 32名医生在AI系统推之前和之后对患者的生存概率进行了评估.
- 使用了两个人工智能系统:一个提供了解释,另一个没有.
- 测量了医生"建议权重"和自我报告的信任.
主要成果:
- 医生的最终评级平均比人工智能建议更接近4%,无论解释如何.
- 建议权重在解释和不解释系统之间没有显著差异.
- 解释系统 (中位数7/10) 与不解释系统 (中位数4/10) 相比,解释系统的医生信任显著更高.
结论:
- 虽然医生对人工智能的信任可以通过解释来增强,但这并不能显著改变他们对建议本身的依赖.
- 医生经常忽视或部分采用AI建议,表明复杂的相互作用.
- 临床推理系统有可能增强决策过程,而不仅仅是现有.
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