在英格兰的NHS服务中采购和早期部署用于胸部诊断的人工智能工具:快速的混合方法评估

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 显示出提高放射学诊断的准确性和效率的潜力.
• 对于AI工具在临床医疗保健环境中的实际实施,人们知之甚少.
• 英国NHS在2023年启动了一项计划,为众多NHS信托机构的胸部诊断,包括肺癌检测的AI实施提供资金.

研究的目的:

• 评估NHS网络和信托机构内的胸部诊断人工智能的采购和早期部署阶段.
• 确定与将人工智能集成到临床放射学工作流程中相关的挑战和推动因素.
• 了解影响医疗保健中人工智能实施的社会和技术因素.

主要方法:

• 在2024年3月至9月期间进行了快速评估.
• 数据收集包括采访网络团队,信任团队和人工智能供应商 (n=51),对规划和治理的观察 (n=57),以及对166份相关文件的分析.
• 使用NASSS框架指导收集数据的专题分析.

主要成果:

• 人工智能在胸部诊断中的采购和部署过程超过了最初的时间估计.
• 关键的挑战包括高工作负载的员工参与,有限的AI知识,对工具使用的担忧,以及管理供应商关系.
• 实施的推动因素包括强有力的项目领导,网络间的协作,专业的专家,临床冠军和有效的项目管理.

结论:

• 在临床环境中实施人工智能是一个复杂的社会技术过程,需要大量的资源.
• 未来的人工智能推出应优先考虑适当的时间表,持续的利益相关者参与,并专注于患者公平,多样性和包容性.
• 鉴定的影响因素与更广泛的医疗保健创新研究一致,这表明人工智能的影响可能不如政策建议那么直接.