在重症监护中使用人工智能:机遇和障碍

科学领域:

• 关键护理医学 关键护理医学
• 人工智能的人工智能是人工智能.
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 重症监护病房 (ICU) 在开发时间关键的临床应用方面存在独特的挑战.
• 机器学习 (AI) 被广泛使用,但在急性护理医学中的采用仍然缓慢且不均.
• 显著的障碍阻碍了人工智能在实时重症监护中的广泛应用.

研究的目的:

• 审查在急症和重症监护环境中应用基于AI的临床决策支持系统 (CDSS) 的挑战和障碍.
• 突出解决与人工智能成熟度,数据偏差和工作流集成相关问题的重要性.
• 讨论在重症监护中需要可靠和可访问的AI系统.

主要方法:

• 审查现有的关于人工智能在重症监护中的应用文献.
• 对人工智能实施障碍的分析,包括数据访问,偏见和系统可靠性.
• 讨论影响人工智能部署的后勤,法律和商业因素.

主要成果:

• 基于AI的CDSS支持,而不是取代临床医生.
• 关键的挑战包括人工智能不成熟,数据库偏见,数据访问/工作流集成以及算法的"黑子"性质.
• 法律和商业障碍限制了关于公平性和通用性的研究.

结论:

• 基于人工智能的CDSS是医疗保健的一个不断发展和永久的特征.
• 负责任的管理和人工智能在重症监护中的进一步发展至关重要.
• 解决当前的局限性对于成功将AI整合到临床实践中至关重要.