一项基于人工智能的随机对照试验,用于临床恶化分析.
Jessica Keim-Malpass1,2,3, Sarah J Ratcliffe4, Matthew T Clark5
1Center for Advanced Medical Analytics, School of Medicine, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA. jlk2t@virginia.edu.
人工智能 (AI) 预测分析显示器没有减少住院患者的临床恶化事件. 虽然一些高风险得分的患者住院时间较长,但该研究没有发现无事件时间或死亡率有显著改善.
科学领域:
- 临床信息学 临床信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 患者监测 患者监测
背景情况:
- 急症病房使用各种监控系统来检测患者的病情恶化.
- 基于人工智能 (AI) 的预测分析为早期风险识别提供了潜力.
- 被动AI显示对临床结果的影响需要严格评估.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的被动预测分析显示对患者结果的影响.
- 评估医疗外科患者在没有临床恶化事件的时间的影响.
- 为了比较干预组和对照组在入院后21天内的死亡率.
主要方法:
- 实用随机对照试验,涉及10422名住院病人.
- 集群随机化将患者分配到AI风险显示或通常护理.
- 主要结局:临床恶化事件 (死亡,ICU转移,输管,逮捕,手术);次要:21天死亡率.
主要成果:
- 在临床恶化事件的初级结果中,两组之间没有显著差异.
- 患有高AI风险评分的患者在医院住院时间较长 (6.8天和3.4天).
- 在AI显示组中,对于经历临床事件的患者来说,有更多无事件时间的非显著趋势.
结论:
- 基于被动AI的预测分析显示,再加上教育,并没有改善这项试验中的患者结果.
- 实用性试验设计允许患者转移,可能导致结果混.
- 未来的研究应该专注于临床医生的解释,护理过程和围绕人工智能工具的沟通.
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