人工智能的治疗选择是否符合现实? 追溯比较研究,用结核性肠球炎作为一个用例
Rosa Verhoeven1,2, Stella Mulia3, Elisabeth M W Kooi2
1Department of Surgery, Division of Pediatric Surgery, University of Groningen, University Medical Center Groningen, Groningen, The Netherlands.
概括
人工智能用于手术性死性肠球炎 (NEC) 的决策辅助工具与临床实践保持一致. 这项技术可以帮助医生为需要腹腔切除 (LAP) 或舒适护理 (CC) 的新生儿做出明智的决定.
科学领域:
- 新生儿手术 新生儿手术
- 医疗人工智能的人工智能
- 临床决策支持 临床决策支持
背景情况:
- 结核性肠球炎 (NEC) 管理需要在腹腔切除术 (LAP) 和舒适护理 (CC) 之间做出复杂的伦理决定.
- 行为人工智能技术 (BAIT) 决策辅助工具提供专家驱动的建议.
研究的目的:
- 将BAIT决策辅助的输出与外科NEC病例中的实际临床实践进行比较.
- 评估人工智能驱动推与医生决策的准确性和对应性.
主要方法:
- 一项回顾性研究收集了从接受LAP或CC决定的NEC早产患者的数据.
- 采用了BAIT模型的两个版本 (中心特定的和全国性的).
- 统计分析,包括曼-惠特尼U和千平方测试,将模型输出与临床决策进行了比较.
主要成果:
- 在接受LAP的患者中,BAIT模型的输出 (建议LAP的专家比例) 与接受CC的患者相比,LAP的患者显著更高.
- 无论是中心特定的 (85.0%准确率) 还是全国性的 (80.0%准确率) 版本都显示出与观察到的临床决定有显著的对应 (P < 0.001).
结论:
- 人工智能驱动的治疗建议与外科NEC的临床实践有很大的一致性.
- 在待进一步验证之前,BAIT决策辅助显示出作为管理NEC的临床医生支持工具的承诺.
