与使用基于人工智能的临床决策支持系统相关的问题和障碍:采访研究研究

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 临床决策支持系统 临床决策支持系统

背景情况:

• 数字化正在全球范围内改变医疗保健.
• 人工智能 (AI) 在支持医疗保健提供者方面提供了巨大的潜力.
• 人工智能在临床决策支持系统 (CDSS) 中的整合尤其有希望,但面临着挑战.

研究的目的:

• 识别基于AI的CDSS的挑战和障碍.
• 收集来自不同专家学科的观点.
• 为医疗保健中AI开发和实施的优化提供信息.

主要方法:

• 与15个利益相关者 (患者,医生,开发商,研究人员,法律专家,伦理学家等) 进行了半结构化的专家采访. ) 的情况.
• 使用MAXQDA软件进行了定性内容分析.
• 通过项目联盟研讨会系统化识别的问题.

主要成果:

• 确定了309份关于基于AI的CDSSs问题和障碍的专家陈述.
• 问题被分类为技术 (14.9%),数据 (19.1%),用户 (33%),研究 (5.5%),道德 (6.5%),法律 (10.7%) 和一般 (10.4%).
• 与用户相关的问题是最常被引用的障碍.

结论:

• 在开发和临床使用基于AI的CDSS时存在许多挑战.
• 问题可以按发生 (一般,开发,临床使用) 或按领域 (技术,数据,用户,研究,伦理,法律) 分类.
• 进一步调查这些障碍对于改善基于AI的CDSS开发,接受和利用至关重要.