医疗保健专业人员使用人工智能的经验:用叙事合成进行系统审查

科学领域:

• 医疗保健信息学 医疗保健信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 临床决策支持系统 临床决策支持系统

背景情况:

• 人工智能 (AI) 工具越来越多地用于临床决策支持,从基于知识的系统转向基于机器学习的系统.
• 了解医疗保健专业人员的信任和感知到的好处对于采用人工智能技术至关重要.
• 不基于知识的AI临床决策支持工具的经验仍然不太了解.

研究的目的:

• 在日常临床决策中,对医疗保健专业人员与非知识基础的人工智能工具的经验进行质量综合证据.
• 探索影响人工智能在医疗保健环境中的采用和有效使用的因素.

主要方法:

• 在2023年6月进行了对四个电子数据库 (MEDLINE,Embase,CINAHL,Web of Science) 的全面搜索.
• 包括任何设计报告医疗保健专业人员与非基于知识的AI进行临床决策支持的经验的研究.
• 在使用混合方法评估工具进行双重独立质量评估后,采用了主题综合.

主要成果:

• 包括来自9个国家的25项研究,其中大多数是定性研究.
• 七个关键主题出现了:理解AI,信任和信心,感知价值,数据限制,时间限制,治理问题和协作.
• 医疗保健专业人员表示,他们对理解人工智能输出和理由,对人工智能准确性的可变信心以及对人工智能附加值的不同看法感到担忧.

结论:

• 有关医疗保健专业人员对临床决策支持人工智能工具的理解和信任存在重大问题.
• 专业人士对人工智能工具的附加值的看法在专业人士之间差异很大.
• 需要采取协调一致的努力,以优化人工智能工具在现实世界医疗保健环境中的集成.