医师或人工智能（AI）是否为通过虚拟紧急护理检查的患者提供更好的治疗建议？一项新的雪松西尼研究表明，医生和AI模型具有不同的优势。
破裂的后期研究在美国医师学院内科会议上发表，并同时发表在内科年鉴将最初的AI治疗建议与有权访问AI建议但可能没有审查的医生的最终建议进行了比较。
“我们发现，在紧急护理环境中对常见投诉的最初AI建议的评级高于最终的医师建议。”医学博士Joshua Pevnick，MSHS，Cedars-Sinai信息学部的联合主任，医学副教授和研究的共同院士。“举例来说，人工智能在标记抗生素耐药细菌可能引起的尿路感染方面特别成功，并建议在开处方药物之前订购培养物。”
但是，佩夫尼克说，尽管AI在识别关键的危险信号方面表现更好，但“医生更好地从患者那里获得了更完整的病史并相应地调整他们的建议。”
回顾性研究是使用来自Cedars-Sinai ConnectCedars-Sinai Connect旨在通过移动应用程序扩展为加利福尼亚州患者的虚拟医疗保健扩展，这是一项始于2023年的虚拟初级和紧急护理计划。雪松西奈的面对面护理的延伸，旨在扩展对加利福尼亚州的患者的虚拟医疗保健，该应用程序允许个人快速访问Cedars-Sinai专家进行急性，慢性和预防性护理。
这项研究回顾了461次医师管理的访问，并从2024年7月14日至7月14日提出了AI建议。这些虚拟紧急护理探访期间涉及的关键医疗问题涉及患有呼吸，尿，阴道，视力或牙齿症状的成年人。
使用移动应用程序的患者通过进入医疗问题，并为初次使用人口统计信息来开始访问。专家AI模型进行结构化的动态访谈，收集症状信息和病史。平均而言，患者在五分钟内回答25个问题。
算法使用患者的答案以及患者的电子健康记录中的数据，以提供有关症状的初始信息。在向患者提出可能诊断以解释其症状后，移动应用程序允许患者与医生进行视频访问。
该算法还提出了诊断和治疗建议，尽管在研究期间，Cedars-Sinai Connect治疗医师可以查看，Cedars-Sinai Connect要求医生向下滚动以查看它们。
“这项研究的主要不确定性是医生是否向下滚动以查看AI的处方，订购，转诊或其他管理建议，以及他们是否将这些建议纳入其临床决策中。”医学博士Caroline Goldzweig，Cedars-Sinai医疗网络首席医疗官和该研究的共同副作用。“但是，AI建议通常被评为比医师的决定更高的事实，这表明，在护理点上有效实施的AI决策支持有可能改善常见和急性状况的临床决策。”
用于Cedars-Sinai Connect的AI系统是由K Health开发的，K Health开发了该技术，以减轻临床摄入和数据输入的负担，从而使医生更多地专注于患者护理。K Health和Cedars-Sinai通过合资企业开发了Cedars-Sinai Connect，并在研究研究中合作。特拉维夫大学的调查人员，包括第一作者丹·泽尔泽（Dan Zeltzer）博士，也参加了这项研究。
K Health的联合创始人兼首席产品官Ran Shaul说：“我们在现实世界中进行了AI的测试，而不是人为的情况。”“在日常初级保健的现实中，您正在处理复杂的人类的变量和因素很多，任何给定的AI都必须处理不完整的数据和非常多样化的患者。”
肖尔说，调查人员了解到，如果您对AI进行了训练，请训练AI的临床笔记的宝库，并使用日常提供者的护理作为一种始终在强化的增强学习机制，“您可以达到人们对人类医生的预期水平。”
参与该研究的其他作者包括Dan Zeltzer博士；Zehavi Kugler，医学博士；医学博士Lior Hayat；塔玛·布鲁夫曼（Tamar Brufman），医学博士；Ran Ilan Ber博士；Keren Leibovich博士；汤姆·比尔（Tom Beer），硕士；和伊兰·弗兰克（Ilan Frank），硕士。
这项工作得到了K Health的资金支持。
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