卫生保健工作者对基于人工智能的临床决策支持系统的信任:系统性审查

科学领域:

• 临床信息学 临床信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 基于人工智能的临床决策支持系统 (AI-CDSS) 为个性化医疗和医疗保健效率提供了重大潜力.
• 然而,AI-CDSSs广泛采用的一个关键障碍是医疗保健工作者缺乏信任.
• 现有的研究还没有为开发可靠的AI-CDSSs提供可行的建议.

研究的目的:

• 系统地审查和综合影响医疗保健工作者对AI-CDSS信任的关键因素.
• 为增强对这些系统的信任提供基于证据的,可行的建议.

主要方法:

• 从PubMed,Scopus和Google Scholar中对2020年1月至2024年11月期间发表的研究进行了系统审查.
• 纳入标准集中在检查医疗保健工作者的认知,经验和对AI-CDSS的信任的研究上.
• 遵守PRISMA 2020指南和使用CASP工具进行批判性评估,确保了方法论的严谨性.

主要成果:

• 包括27项研究,涉及各种各样的医疗保健工作者,主要是在住院环境中进行的.
• 八个主要主题出现了:系统透明度,培训和熟悉性,系统可用性,临床可靠性,可信度和验证,道德考虑,以人为中心的设计以及定制和控制.
• 信任的关键推动因素包括透明度,可用性和临床可靠性,而算法不透明度和不足的培训被确定为障碍.

结论:

• 促进医疗保健工作者对AI-CDSSs的信任,需要可解释的AI,全面的培训,利益相关者的参与和以人为中心的设计.
• 未来的研究应该解决研究设计中的异质性,并探索跨不同的人口统计和医疗保健环境的信任.
• 本综述提供了信任因素的基础综合,指导未来AI-CDSS的开发和实施.