使用人工智能优化患者对脊柱MRI报告的理解:一个潜在的单中心研究

科学领域:

• 医学成像分析 医学成像分析
• 医疗保健中的人工智能
• 患者沟通 患者沟通

背景情况:

• 患者理解复杂的脊柱MRI报告是有效医疗保健参与的重要障碍.
• 人工智能 (AI) 为将复杂的医学术语翻译成易于理解的语言提供了一个潜在的解决方案.

研究的目的:

• 评估人工智能对脊柱MRI报告的解释在提高患者理解和满意度方面的有效性.
• 为了比较患者的理解和参与,使用人工智能解释的报告与传统放射学报告进行比较.

主要方法:

• 一项前性调查研究涉及102名成年患者接受脊柱MRI.
• 基于人工智能的大型语言模型 (LLM) 解释与原始报告进行了比较.
• 通过调查评估患者的理解,清晰度,参与度和满意度,由神经放射学家审查AI准确度.

主要成果:

• 人工智能解释的报告导致患者的理解能力 (P < .001) 和满意度显著提高.
• 人工智能解释表现出更高的清晰度,更好地了解医疗状况,并增加了医疗保健参与度 (P < .001).
• 82.4%的AI解释获得了高质量的准确度评分 (≥4),其中92.2%被评为可接受 (≥3).

结论:

• 基于人工智能的脊柱MRI报告的解释大大提高了患者的理解和满意度.
• 尽管有积极的结果,但显著的比例的人工智能解释需要进一步调查准确性.
• 人工智能对改善医疗成像解释中患者与医生的沟通有很大的潜力.