Theo một nghiên cứu của các nhà nghiên cứu từ Viện Tương tác Người-Máy tính (HCII), Đại học Pittsburgh và UPMC, AI có thể giúp các bác sĩ đưa ra các quyết định phức tạp và nhanh chóng, đặc biệt là trong các đơn vị chăm sóc đặc biệt.

(Ảnh: Jan Bergman/Pixabay)

Hỗ trợ quyết định lâm sàng

Nhóm đã giới thiệu mô hình AI Clinician, một giao diện tương tác hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDS) có tên AI Clinician Explorer, có thể đề xuất phương pháp điều trị nhiễm trùng huyết.

Nhiễm trùng huyết là một tình trạng có khả năng đe dọa tính mạng xảy ra khi phản ứng của cơ thể đối với nhiễm trùng làm hỏng các mô và cơ quan của chính nó.

Nó có thể phát triển khi các hóa chất do hệ thống miễn dịch giải phóng vào máu để chống nhiễm trùng gây viêm khắp cơ thể.

Khi ở ICU, hơn 18.000 bệnh nhân đáp ứng các tiêu chuẩn chẩn đoán nhiễm trùng huyết tiêu chuẩn là cơ sở để đào tạo mô hình.

Giờ đây, các bác sĩ lâm sàng có thể lọc và tìm kiếm thông qua các bộ dữ liệu, trực quan hóa quỹ đạo bệnh của bệnh nhân và so sánh các dự đoán do các mô hình đưa ra với các quyết định điều trị thực tế được đưa ra tại giường bệnh.

Phớt lờ, tin tưởng, xem xét, đàm phán

Trong một nghiên cứu suy nghĩ kỹ, 24 bác sĩ ICU có kinh nghiệm điều trị nhiễm trùng huyết đã sử dụng giao diện AI Clinician Explorer đơn giản hóa để đưa ra quyết định điều trị cho 4 trường hợp bệnh nhân mô phỏng.

Nhóm đã phân loại các bác sĩ thành bốn nhóm dựa trên hành vi của họ: phớt lờ, dựa dẫm, cân nhắc và tư vấn.

Nhóm “bỏ qua” đưa ra quyết định của họ mà không xem xét các đề xuất của AI, trong khi nhóm “phụ thuộc” nhận đầu vào AI một cách nhất quán.

Nhóm “cân nhắc” đánh giá các đề xuất của AI trước khi chấp nhận hoặc từ chối chúng. Phần lớn những người tham gia thuộc nhóm “tham vấn”, chấp nhận một số khía cạnh trong khuyến nghị của AI nhưng không phải tất cả.

Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng hầu hết các bác sĩ lâm sàng đã kết hợp các mô hình Bác sĩ lâm sàng AI vào một số quyết định của họ. Venkatesh Sivaraman, bằng tiến sĩ. các sinh viên tại HCII và một phần của nhóm nghiên cứu, tin rằng các bác sĩ rất hào hứng với tiềm năng của AI để giúp họ nhưng có thể không quen với cách thức hoạt động của những công cụ AI này.

Đọc thêm: AI có thể chỉ ngăn chặn đại dịch tiếp theo — nhưng bằng cách nào?

AI trong ICU sớm?

Mục tiêu của nghiên cứu không phải là thay thế hoặc sao chép các quyết định của bác sĩ. Thay vào đó, nó nhằm mục đích khám phá các mô hình trong kết quả bệnh nhân có thể đã bị bỏ qua trong quá khứ khi sử dụng AI.

Nhóm tuyên bố hệ thống này có thể hướng dẫn các bác sĩ theo hướng mới hoặc hỗ trợ phương pháp hiện tại của họ.

Tuy nhiên, một số bác sĩ bày tỏ lo ngại về khả năng truy cập hạn chế của AI vào dữ liệu tổng thể của bệnh nhân, chẳng hạn như ngoại hình chung. Họ cũng hoài nghi khi AI đề xuất một cách tiếp cận khác với những gì họ đã được dạy.

Sivaraman cho biết trong một thông cáo báo chí: “Khi CDS đi chệch khỏi những gì bác sĩ thường làm hoặc những gì được coi là thực hành tốt nhất, thì không có lý do chính đáng nào để giải thích tại sao”.

“Vì vậy, ngay bây giờ, chúng tôi đang tập trung vào việc tìm ra cách cung cấp dữ liệu đó và xác thực các đề xuất này, đây là một vấn đề đầy thách thức đòi hỏi máy học và AI.”

Phát hiện của nhóm đã được công bố trên arXiv.

Những bài viết liên quan: Ear-EEG: Tai nghe đọc não có thể phát hiện bệnh Alzheimer, Parkinson sớm

gạch tên