האם רופאים או בינה מלאכותית (AI) מציעים המלצות טיפול טובות יותר עבור חולים שנבדקו באמצעות מסגרת טיפול דחופה וירטואלית? מחקר חדש של ארזים-סיני מראה כי רופאים ומודלים של AI הם בעלי חוזקות מובחנות.
המחקר המאוחר שהוצג במפגש הרפואה הפנימית של המכללה האמריקאית לרפואה פנימית ופורסם בו זמנית ב Annals of Medicine השווה את המלצות הטיפול הראשוניות ב- AI להמלצות סופיות של רופאים שהיו להם גישה להמלצות AI אך אולי לא סקרו אותן.
"מצאנו כי המלצות AI ראשוניות לתלונות נפוצות במסגרת טיפול דחוף דורגו גבוה יותר מהמלצות הרופאים הסופיות", אמר ג'ושוע פבניק, MD, MSHS, מנהל משותף של חטיבת הסיזארס-סיני לאינפורמטיקה, פרופסור חבר לרפואה ומחבר משותף של המחקר. "כדוגמה, בינה מלאכותית, הצליחה במיוחד לסמן דלקות בדרכי השתן שעלולות להיגרם כתוצאה מחיידקים עמידים לאנטיביוטיקה ולהציע להזמין תרבות לפני שנקבע תרופות."
עם זאת, פבניק אמר כי למרות שהוכח כי AI טוב יותר בזיהוי דגלים אדומים קריטיים, "רופאים היו טובים יותר לעורר היסטוריה שלמה יותר מהמטופלים ולהתאים את המלצותיהם בהתאם."
המחקר הרטרוספקטיבי נערך באמצעות נתונים מ- Cedars-Sinai Connect, תוכנית טיפולית ראשונית ודחופה וירטואלית שהחלה בשנת 2023. הרחבה של הטיפול האישי של סיזארס-סיני, סיזארס-סיני חיבור מטרה להרחבת שירותי בריאות לחולים בקליפורניה באמצעות אפליקציה ניידת המאפשרת לאנשים לגשת במהירות ובקלות למומחים של סיני-סיני למומחים וירטואליים למונעים ומונעים.
המחקר סקר 461 ביקורים המנוהלים על ידי רופא עם המלצות AI החל מה 12 ביוני עד 14 ביולי 2024. סוגיות רפואיות מרכזיות שטופלו במהלך ביקורי טיפול דחוף וירטואלי אלה היו מעורבים מבוגרים עם תסמינים נשימתיים, שתן, נרתיק, ראייה או שיניים.
חולים המשתמשים באפליקציה הניידת יוזמים ביקורים על ידי הזנת הדאגות הרפואיות שלהם, ומשתמשים לראשונה, מספקים מידע דמוגרפי. מודל AI מומחה מבצע ראיון דינאמי מובנה, אוסף מידע תסמינים והיסטוריה רפואית. בממוצע, חולים עונים על 25 שאלות בחמש דקות.
אלגוריתם משתמש בתשובות המטופל כמו גם בנתונים מרשומת הבריאות האלקטרונית של המטופל כדי לספק מידע ראשוני על מצבים עם תסמינים קשורים. לאחר הצגת חולים עם אבחנות אפשריות כדי להסביר את הסימפטומים שלהם, האפליקציה הסלולרית מאפשרת לחולים ליזום ביקור בווידיאו אצל רופא.
האלגוריתם מציע גם המלצות אבחון וטיפול הניתנות לצפייה על ידי הרופא המטפל בסינגי-סיני חיבור, אם כי במהלך המחקר, Cedars-Sinai Connect דרש רופאים לגלול למטה כדי לראות אותם.
חוסר הוודאות העיקרי במחקר זה הוא האם רופאים שגללו למטה כדי לראות את המרשם, ההזמנה, ההפניה או הצעות ניהול אחרות שנעשו על ידי AI, והאם הם שילבו המלצות אלה על קבלת ההחלטות הקליניות שלהם. לעובדה שהמלצות AI דורגו לרוב באיכות גבוהה יותר מהחלטות רופאים, עם זאת, מציעה כי תמיכת החלטות AI, כאשר היא מיושמת ביעילות בנקודת הטיפול, יש פוטנציאל לשפר את קבלת ההחלטות הקליניות לתנאים שכיחים וחריפים. "
קרוליין גולדזוויג, MD, Cedar
מערכת ה- AI המשמשת ל Cedars-Sinai Connect מפותחת על ידי K Health, שיצרה את הטכנולוגיה כדי להפחית את הנטל של הצריכה הקלינית והזנת הנתונים, ומאפשרת לרופאים להתמקד יותר בטיפול בחולים. K Health and Cedars-Sinai פיתחו Cedars-Sinai Connect דרך מיזם משותף ושיתפו פעולה במחקר. במחקר השתתפו חוקרים מאוניברסיטת תל אביב, כולל הסופר הראשון דן זלצר, דוקטורט.
רן שאול, מייסד משותף ומנהל מוצרים ראשי של K Health, אמר רן שאול, מייסד משותף ומנהל מוצרים ראשי של K Health. "במציאות של טיפול ראשוני יומיומי, ישנם כל כך הרבה משתנים וגורמים-אתה מתמודד עם בני אדם מורכבים, וכל AI נתון צריך להתמודד עם נתונים לא שלמים ומערכת חולים מגוונת מאוד."
שאול אמר כי החוקרים נודע כי אם אתה מאמן את ה- AI על אוצר האוצר של הערות קליניות המזוהות ומשתמש בטיפול בספק יומיומי כמנגנון למידה חיזוק תמיד, "אתה יכול להגיע לרמת הדיוק שהיית מצפה מרופא אנושי."
מחברים אחרים המעורבים במחקר כוללים את דן זלצר, דוקטורט; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; תמר ברופמן, ד"ר; רן אילן בר, דוקטורט; קרן ליבוביץ ', PhD; טום באר, MSC; ואילן פרנק, MSC.
עבודה זו נתמכה במימון של K Health.
