研究表明，人工智能并不一定能在临床实践中提高效率
作者：by University Hospital of Bonn
在医院和患者护理中使用人工智能（AI）正在稳步增加。特别是在放射学等成像比例较高的专业领域，AI早已成为日常临床实践的一部分。然而，关于AI实际上在临床环境中如何影响工作流程的问题仍然很大程度上没有得到解答。
波恩大学医院（UKB）和波恩大学的研究人员因此对现有关于AI影响的研究所进行了全面分析。他们能够证明AI并不会自动导致工作流程的加速。
他们的结果是发表在期刊上npj数字医学.
虽然人工智能常被视为处理如监控患者、记录护理任务和支持临床决策等常规任务的解决方案，但其对工作流程的实际影响尚不清楚。特别是在基因组学、病理学和放射学等数据密集型专业领域，人工智能已被用于识别大量数据中的模式并优先处理病例，但在效率提升方面的可靠数据却缺乏。
我们想找出AI解决方案实际上能在多大程度上提高效率。医学影像“普遍认为人工智能会自动加快工作流程的观点往往并不准确，”该研究的主要作者、波恩大学UKB患者安全研究所（IfPS）的博士生卡塔琳娜·温德罗特解释道。
持续评估研究的难度较大
研究团队进行了一个系统评价在48项研究中，这些研究调查了人工智能工具在临床环境中的使用，特别是在放射学和胃肠病学领域。在33项关注工作流程处理时间的研究中，67%报告了工作时间的减少，但其中元分析没有显示出任何显著的效率提升。
“一些研究表明存在统计学上的显著差异，但这些差异不足以得出普遍结论，”Wenderott说。
此外，团队分析了AI如何融入现有工作流程。发现实施的成功在很大程度上取决于现场的具体条件和流程。然而，研究设计的异质性和所使用技术的不同使得进行统一评估变得困难。
“我们的研究结果清楚地表明，必须以差异化的方式考虑在日常临床实践中使用人工智能。”英国伯恩大学医院IfPS所长马蒂亚斯·韦格尔教授强调说，他也在波恩大学进行研究。“当地条件和个体工作流程对实施的成功有着重大影响。”
该研究为人工智能技术如何影响临床工作流程提供了重要的初步见解。“一个关键发现是，未来的研究需要有明确结构的报告，以便更好地评估这些技术的科学和实际效益，”魏格尔教授说。
更多信息：凯瑟琳娜·温德罗特等人，人工智能在医学影像效率方面的实施效果——系统文献回顾和元分析npj数字医学 (2024). DOI: 10.1038/s41746-024-01248-9
引用人工智能不一定能在临床实践中提高效率，研究显示 (2024年10月11日) 检索于 2024年10月11日 从 https://medicalxpress.com/news/2024-10-ai-necessarily-efficiency-clinical.html
本文件受版权保护。除个人研究或学习目的的合理使用外，未经书面许可，不得以任何形式复制。内容仅用于提供信息之目的。
暂无评论