一个更好的方式:使用人工智能工具加速创伤临床指导的初步可接受性测试

科学领域:

• 医疗信息学
• 临床实践指南
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 目前临床指导的制定时间很长,通常需要1-2年,导致过时的建议和延迟的证据基础的实践.
• 现有的临床指导开发过程面临效率和及时性方面的挑战,需要创新的方法.

研究的目的:

• 测试一种新的12步方法的初步可接受性,该方法旨在加速临床指导的发展,从24个月到24周.
• 探索人工智能 (AI) 工具与主题专家 (SMEs) 的潜力,以简化指导创建.

主要方法:

• 使用敏捷方法和PRISM框架制定了12个步骤的方法,将AI整合到初始输出和中小企业审查中.
• 在2025实施设计会议上向创伤社区的利益相关者提供了反.
• 会议后的一项调查评估了参与者对人工智能在加速指导发展中的作用的信心.

主要成果:

• 参与者提供了多学科参与的建议,资源分层的建议,以及用户友好的功能 (离线/多语言访问).
• 64% 的受访者 (n=56) 表示对人工智能加速临床指导开发过程的能力充满信心.
• 拟议的12步方法旨在在24周内创建临床决策树.

结论:

• 通过加强协作,结合资源的多样性和利用人工智能加速发展,改善临床指导的机会显著.
• 进一步的研究对于验证人工智能在临床指导中的负责任整合至关重要,以弥合证据和实践之间的差距.
• 24周人工智能辅助方法的初步可接受性表明了更及时有效的临床决策支持的有希望的方向.