放射科医生对基于人工智能的计算机辅助检测系统工作流集成的看法:定性研究
Katharina Wenderott1, Jim Krups1, Julian A Luetkens2
1Institute for Patient Safety, University Hospital Bonn, Venusberg-Campus 1, 53127, Bonn, Germany.
Applied ergonomics
|February 2, 2024
概括
在医疗保健中实施人工智能计算机辅助检测 (AI-CAD) 需要采用整体方法. 成功的采用取决于解决工作流的障碍,如时间延迟和不稳定的性能,同时利用诸如良好的可用性和自我组织等促进因素.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 医疗信息学 医疗信息学
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 显示出改善医疗保健工作流程的希望.
- 当前的研究往往忽视了人工智能的现实世界临床实施挑战.
- 了解AI对临床工作流程的影响对于成功采用至关重要.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的前列腺MRI计算机辅助检测 (AI-CAD) 系统的实施过程.
- 识别与放射学AI-CAD实施相关的工作流效应,促进者和障碍.
主要方法:
- 一项前后研究设计,涉及采访德国放射科医生.
- 利用工作流集成模型和技术接受模型进行分析.
主要成果:
- 关键障碍包括时间延迟,额外的工作步骤和不稳定的AI-CAD性能.
- 识别的促进者具有良好的自我组织能力和软件可用性.
- 该研究强调了人工智能实施的社会技术方面.
结论:
- 考虑社会技术工作系统的整体方法对于在医疗保健中实施人工智能至关重要.
- 解决已识别的障碍和利用促进者是成功在临床环境中采用人工智能的关键.
- 获得的见解可以为未来的AI整合策略在医学成像中提供信息.


