¿El médico o la inteligencia artificial (IA) proporcionan mejores recomendaciones de tratamiento para los pacientes evaluados a través del entorno de atención de emergencia virtual? Una nueva encuesta de Cedar-Seini encontró que los médicos y los modelos de IA tienen una fuerza distinta.
Estudio de ruptura tardía presentada en la reunión de medicina interna del Colegio Americano de Médicos y al mismo tiempo publicado Anáticas En comparación con las recomendaciones del tratamiento primario de IA, los médicos que recibieron acceso a las recomendaciones de IA con las recomendaciones finales, pueden o no revisarlas.
“Hemos encontrado que las recomendaciones preliminares de IA para la queja general en el entorno de atención de emergencia fueron calificadas más que la recomendación del médico final”, dijo MSHS, MSHS, MDS, profesor asociado de medicina y autor vicepresidente de la encuesta. “Por ejemplo, la inteligencia artificial, especialmente los antibióticos, fue especialmente exitoso en el asesoramiento de la infección del tracto urinario causada por las bacterias y asesorar a la cultura antes de determinar las drogas”.
Sin embargo, Pavnik dijo que la IA se mostró mejor al identificar las banderas rojas críticas, “los médicos fueron mejores en la publicación de más historia de los pacientes y adaptando sus recomendaciones en consecuencia”.
La investigación previa se realizó utilizando el programa virtual primario y de emergencia Cedar-Sini Connect Data, que comenzaron en 2023. Una mejora del cuidado personal en Ceders-Seini, el objetivo de Cedar-Sinni Connect permite a las personas acceder de manera rápida y fácil a los expertos de Cedar-Syina a través de aplicaciones móviles para expandir la atención médica virtual para los pacientes en California.
La encuesta revisó la inspección dirigida por el médico 461 con recomendaciones de IA del 12 de junio al 14 de julio de 2024. Los principales problemas relacionados con el tratamiento están involucrados en adultos con respiración, tracto urinario, vagina, visión o síntomas de dientes durante esta inspección virtual de atención de emergencia.
Los pacientes en aplicaciones móviles ingresan a su ansiedad por el tratamiento y por primera vez usuarios, la información de la población comienza al proporcionar información de la población. Un modelo experto en IA realiza una entrevista dinámica estructural, recolectando la historia de los síntomas y la historia del tratamiento. En promedio, los pacientes responden 25 preguntas en cinco minutos.
Las respuestas del paciente de un algoritmo para proporcionar información básica sobre las condiciones relacionadas con los síntomas relacionados utilizando los datos de registros de salud electrónicos del paciente. Después de presentar un posible diagnóstico para explicar sus síntomas, la aplicación móvil permite a los pacientes iniciar visitas de video con el médico.
El algoritmo también sugiere recomendaciones de diagnóstico y tratamiento que el médico tratante de Cedar-Seini Connect, aunque mientras estudian, los conectores de cedro-Seini conectan a los médicos para desplazarse por el fondo para verlos.
“La principal incertidumbre de este estudio es que los médicos se desplazaron para ver, ordenar, referencias u otras sugerencias de gestión, y si han incluido estas recomendaciones en su toma de decisiones clínicas”, dijo el MD Caroline Goldswag, directora médica de Ceders-CNAi Medical Network. “Las recomendaciones de IA a menudo se identificaron como de alta calidad en comparación con la decisión del médico, pero sugieren que el apoyo a la decisión de IA se aplica efectivamente al nivel de atención, existe la posibilidad de mejorar la toma de decisiones clínicas para condiciones generales e intensas”.
Health desarrolla el sistema de IA utilizado para Cedar-Sini Connect, que ha creado tecnología para reducir la adopción clínica y la entrada de datos a los datos, que permiten a los médicos enfocarse más hacia la atención. K. Health y Cedar-Sinai Cedar’s-Sinai desarrollaron una conexión con una empresa conjunta y asistieron en una encuesta de investigación. Los investigadores de la Universidad de Tel Aviv, incluido el primer autor Dan Geltzer, PhD, también participaron en el estudio.
“Hemos mantenido la IA en situaciones del mundo real, no situaciones reconocidas”, dijo Ran, cofundador y director de productos de K. Health. “En la realidad de la atención primaria cotidiana, hay muchas variables y razones: está trabajando con personas complejas y cualquier IA dada tiene que lidiar con un conjunto muy extraño de datos y pacientes incompletos”.
Saul dijo que los investigadores aprendieron que si capacitaba la IA sobre la riqueza de las notas clínicas nativas D y siempre usa el cuidado del proveedor diario como en el mecanismo de aprendizaje del registro, “puede alcanzar la precisión de un médico humano”.