В последнем исследовании, представленном на собрании Американского колледжа врачей по внутренним болезням и опубликованном одновременно в Annals of Internal Medicine, сравнивались первоначальные рекомендации по лечению ИИ с окончательными рекомендациями врачей, которые имели доступ к рекомендациям ИИ, но, возможно, не ознакомились с ними.

"Мы обнаружили, что первоначальные рекомендации ИИ по распространенным жалобам в условиях неотложной помощи были оценены выше, чем окончательные рекомендации врача", - сказал Джошуа Певник, доктор медицинских наук, MSHS, содиректор отдела информатики Cedars-Sinai, доцент медицины и один из старших авторов исследования. "Искусственный интеллект, например, был особенно успешен в выявлении инфекций мочевыводящих путей, потенциально вызванных бактериями, устойчивыми к антибиотикам, и предложении заказать посев перед назначением лекарств".

Однако Певник сказал, что, хотя было показано, что ИИ лучше распознает критические красные флажки, "врачам лучше удавалось получать более полную историю болезни от пациентов и соответствующим образом адаптировать свои рекомендации".

Ретроспективное исследование было проведено с использованием данных Cedars-Sinai Connect, виртуальной программы первичной и неотложной медицинской помощи, которая началась в 2023 году. Cedars-Sinai Connect, являющийся продолжением персонального обслуживания Cedars-Sinai, нацелен на расширение виртуального здравоохранения для пациентов в Калифорнии с помощью мобильного приложения, которое позволяет людям быстро и легко получать доступ к специалистам Cedars-Sinai для оказания острой, хронической и профилактической помощи.

В исследовании был проанализирован 461 визит под руководством врача с рекомендациями искусственного интеллекта в период с 12 июня по 14 июля 2024 года. Ключевые медицинские проблемы, которые решались во время этих виртуальных визитов неотложной помощи, касались взрослых с респираторными, мочевыводящими, вагинальными, зрительными или стоматологическими симптомами.

Пациенты, использующие мобильное приложение, инициируют визиты, указывая свои медицинские проблемы и, для начинающих пользователей, предоставляя демографическую информацию. Экспертная модель искусственного интеллекта проводит структурированное динамическое интервью, собирая информацию о симптомах и историю болезни. В среднем пациенты отвечают на 25 вопросов за пять минут.

Алгоритм использует ответы пациента, а также данные из электронной медицинской карты пациента, чтобы предоставить первоначальную информацию о состояниях со связанными симптомами. После ознакомления пациентов с возможными диагнозами и объяснения их симптомов мобильное приложение позволяет пациентам инициировать видео-визит к врачу.

Алгоритм также предлагает рекомендации по диагностике и лечению, которые могут быть просмотрены лечащим врачом Cedars-Sinai Connect, хотя во время исследования Cedars-Sinai Connect требовал от врачей прокрутить страницу вниз, чтобы просмотреть их.

"Основная неопределенность этого исследования заключается в том, прокручивали ли врачи страницу вниз, чтобы просмотреть назначения, предписания, направления или другие рекомендации по управлению, сделанные ИИ, и включали ли они эти рекомендации в процесс принятия клинических решений", - сказала Кэролайн Голдцвейг, доктор медицинских наук, главный врач медицинской сети Cedars-Sinai и со-старший научный сотрудник. автор исследования. "Однако тот факт, что рекомендации ИИ часто оценивались как более качественные, чем решения врачей, говорит о том, что поддержка принятия решений ИИ, при эффективном внедрении на этапе оказания медицинской помощи, имеет потенциал для улучшения процесса принятия клинических решений при распространенных и острых состояниях".

Система искусственного интеллекта, используемая для Cedars-Sinai Connect, разработана компанией K Health, которая создала технологию, позволяющую снизить нагрузку на клинический прием и ввод данных, позволяя врачам больше сосредоточиться на уходе за пациентами. K Health и Cedars-Sinai разработали Cedars-Sinai Connect через совместное предприятие и сотрудничали в проведении исследования. Исследователи из Тель-Авивского университета, в том числе первый автор Дэн Зельцер, доктор философии, также приняли участие в исследовании.

"Мы тестируем искусственный интеллект в реальных условиях, а не в надуманных сценариях", - сказал Ран Шауль, соучредитель и директор по продуктам K Health. "В реальности повседневной первичной медицинской помощи существует так много переменных и факторов - вы имеете дело со сложными человеческими существами, и любому ИИ приходится иметь дело с неполными данными и очень разнообразным набором пациентов".

Шауль сказал, что исследователи узнали, что если обучить ИИ на основе неидентифицированных клинических записей и использовать повседневную помощь поставщика медицинских услуг в качестве постоянно действующего механизма обучения с подкреплением, "вы можете достичь уровня точности, которого ожидаете от врача-человека".