根据电子医疗记录向医院的临床医生提出基于人工智能的预测:一个范围广泛的审查

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人与计算机的交互
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 临床决策支持系统越来越多地利用人工智能 (AI) 来分析结构化医院数据.
• 对临床医生有效地展示AI预测对于采用和安全使用至关重要.
• 了解当前的用户界面 (UI) 设计和临床医生互动对于优化医疗保健中AI实施至关重要.

研究的目的:

• 系统地审查和报告目前向临床医生提出AI预测的方法.
• 研究用户界面 (UI) 交互和临床医生的参与在临床AI系统的设计和测试中的作用.

主要方法:

• 在5个数据库和9个额外的审查中进行了系统审查.
• 确定和分析了31项研究,重点关注21个实施的临床AI系统.
• 数据提取的重点是UI的呈现,交互,评估方法和临床医生的参与.

主要成果:

• 在不同的临床人工智能系统中,呈现内容,风格和交互方法存在显著差异.
• 一半的审查系统采用了联合设计方法,涉及临床医生参与UI开发.
• 用于UI的评估方法和临床医生参与测试的程度差异很大.

结论:

• 目前在向临床医生展示AI预测的做法是多样化的,突出了对标准化或最佳实践指南的需求.
• 临床医生的参与,特别是通过共同设计,似乎是开发有效的AI驱动的临床决策支持系统的关键因素.
• 这些发现为在临床环境中设计,研究和实施未来的人工智能解决方案提供了宝贵的见解.