Kasu:
- Võimalus kasutada tehisintellekti abivahendina diferentsiaaldiagnooside (võimalike haiguste) nimekirja laiendamiseks ja tähelepanuta jäetud võimaluste meeldetuletamiseks
- Võimalus võrrelda tehisintellekti soovitust kliinilise läbivaatuse, laboratoorsete ja kujutiste leidudega ning panna lõplik diagnoos kuulub arstile
- Võimalus ära tunda ja hallata puuduvaid andmeid, eelarvamusi ja punase lipu (hädaolukorra hoiatus) signaale otsustustoe väljundis
Diferentsiaaldiagnoos on haiguste loetelu, mis võivad olla kaebuse taga; See on mõtteprotsess, mille käigus arst mõtleb kõige tõenäolisemast kõige ohtlikumani, kitsendab seda uuringute ja testidega ning jõuab lõpuks diagnoosini. Kliiniliste otsuste tugisüsteem ("kliinilise otsuse tugi"; lühidalt KDS) on tarkvara, mis annab selle protsessi käigus arstile meeldetuletusi, võimaluste loendeid ja hoiatusi. Tehisintellekt (AI) on selles vallas võimas abivahend: see genereerib suure info põhjal kiiresti tõenäosuse, tuletab meelde haruldast kahe silma vahele jäänud diagnoosi, tõstab esile punased lipud (ohtlikud seisundid, mis tuleks kohe välistada). Kuid siin tuleks rõhutada: AI laiendab diferentsiaaldiagnostikat, see ei pane diagnoosi. Lõpliku diagnoosi teeb arst, kes vaatab patsiendi läbi ja tõlgendab leiud tervikuna. Selles õppetükis saate teada, kuidas tehisintellekti ohutult kasutada diferentsiaaldiagnostika partnerina.
AI tegelik roll otsuste toetamisel
Isegi kogenud arstid kogevad "ankurdusefekti" ja "kättesaadavuse eelarvamusi" (viimase juhtumi üle mõtlemine). Siin peitub tehisintellekti kõige väärtuslikum panus: see tuletab teile meelde võimalusi, millele te pole mõelnud, kuid mis peaksid olema nimekirjas. AI töötab nagu "teine meel"; Aga see mõistus ei uuri, ei näe patsienti, ei tunne patsiendi näo kahvatust ega kõhu hellust.
Mida tehisintellekt ei suuda pakkuda, on võimaluste maandamine patsiendi reaalsuses. Milline loendis olevast 8 diagnoosist kehtib selle patsiendi puhul; Milline läbivaatus eristab; Ainult kliiniline hinnang määrab, milline olukord on kiireloomuline. Tehisintellekt võib sisaldada ka koolitusandmetes kallutatust: see ei pruugi adekvaatselt kajastada seda, kuidas haigused võivad teatud soo, vanuse või etnilise rühma puhul erineda. Seetõttu tuleks väljundit alati kriitiliselt lugeda.
Ettevaatust: AI öeldes "kõige tõenäolisem diagnoos" ei ole diagnoos. Tõenäosuste järjestus peegeldab treeninguandmete sagedust, mitte teie patsiendi tegelikkust. Haruldane, kuid surmav diagnoos ei ole nimekirjast "ebatõenäoline" maha tõmmatud; Seda hoitakse teie meeles, kuni see välistatakse.
Samm-sammult: ohutu diferentsiaaldiagnoosimine AI-ga
- Esitage juhtum anonüümselt ja struktureeritult. Vanus, sugu, peamine kaebus, kestus, olulised leiud, ajalugu. Ärge esitage identifitseerimisandmeid.
- Küsige tehisintellekti nimekirja, mitte otsust. "Meeldetuletuseks loetlege diferentsiaaldiagnostika võimalused; kirjutage iga jaoks üles diferentsiaaluuring ja punane lipp."
- Adresseerige kõigepealt punased lipud. Esmalt välistage surmaga lõppevad võimalused (südameatakk, kopsuemboolia, meningiit, sepsis, aordi dissektsioon).
- Kitsas kliiniku järgi. Filtreerige loend uuringu, labori ja pildistamise järgi.
- Tehke lõplik diagnoos arstina. Kirjutage oma põhjendus koos juhiste ja järeldustega faili.
- Salvestage tehisintellekti soovitus ja selle kontrollimine.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – esilekutsutud võimalus. 28 aastane naine, väsimus ja südamepekslemine 5 päeva. Arst arvab, et kilpnääre ja aneemia. See lisab AI loendisse "supraventrikulaarse tahhükardia" koos "raseduse ja sünnitusjärgse türeoidiidiga". Arst teeb EKG; Rütm on normaalne, aga TSH-d kontrollitakse ja selgub kilpnäärme ületalitlus. AI on võimalust laiendanud; Diagnoosi tegi läbivaatus ja arst.
2. juhtum – eksitav järjestus. 60 aastane mees, seljavalu. AI ütleb kõige tõenäolisema diagnoosina luu- ja lihaskonna valu. Arst näeb endiselt äkilist tekkimist, pisaravoolu valu ja pulsi erinevust; Ta kahtlustab aordi dissektsiooni ja määrab diagnoosi kinnitamiseks CT-angiograafia. See, mida tehisintellekt ütles, oli "kõige tõenäolisemalt", ei peegeldanud patsiendi tegelikkust; Kliiniline kahtlus päästis elusid.
Juhtum 3 – kallutatud lõks. 45-aastane naine, valu rinnus. AI seab "ärevuse" võimaluse esikohale, rõhutamata naiste südameatakkide ebatüüpilist kulgu. Arst määrab EKG ja troponiini, sest ta teab naiste ebatüüpilist esinemist; Avastatakse NSTEMI (teatud tüüpi südameinfarkt). AI eelarvamus lükkas diagnoosi, mis oleks võinud kahe silma vahele jääda.
Otsustustoe väljundi hindamise tabel
signaali
Mida sa sellega mõtled?
Mida arst peaks tegema
puuduvad andmed
AI koostas nimekirja ilma oluliste leidudeta
Täielik läbivaatus ja ajalugu ning hinda uuesti.
liigne enesekindlus
Esitas ühe diagnoosi, nagu oleks see lõplik
Force nimekirja alternatiivid ja punased lipud
eelarvamus
Vastamata esitlus, mis on vanuse-/soorühma jaoks ebatüüpiline
Välistamiseks lisage ebatüüpiline kulg ja surmav diagnoos
Pole punast lippu
Vahetuid võimalusi pole loetletud
Esmalt lisage ja välistage surmaga lõppenud diagnoosid käsitsi
Allikata kriteerium
Ta andis diagnostilised kriteeriumid ilma allikata
Kinnitage praegusest juhendist
Neli kopeeritavat malli
Roll: olete kliinilise diferentsiaaldiagnoosi meeldetuletaja; Te ei ole arst, te ei pane diagnoosi. Juhtum (anonüümne): [vanus], [sugu], põhikaebus [...], kestus [...], leiud [...].Ülesanne: Loetlege võimalikud diferentsiaaldiagnoosid. Igaühe kohta: - diferentsiaaluuring / uuring - leid, mis seda diagnoosi toetab või välistab - kiireloomuline / punane lipp? Otsuse teeb arst; Sa oled lihtsalt meeldetuletus.
Ülesanne: lisage allolevast diferentsiaaldiagnostika loendist võimalused, mis võivad PUUDuda, eriti SURMATUD, kuid mida võidakse kasutamata jätta. Kirjutage igaühe kohta, miks seda tuleks enne väljajätmist kaaluda. Nimekiri: [...]
Ülesanne: Märkige kõik BIAS-i riskid (vanus, sugu, ebatüüpiline esitus), mis võivad sel juhul tähelepanuta jääda. Näiteks naise ebatüüpiline südameatakk. Juhtum: [...]
Ülesanne: Loetlege allpool diagnostilised kriteeriumid ja tehke iga kriteeriumi juurde märge: "Millisest kehtivast juhisest tuleks see kinnitada?" Te ei moodusta allikat; lihtsalt märkige kinnitatav punkt.Tekst: [...]
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk: "Mis on kõhuvaluga patsiendi diagnoos?"
Güçlü: "Anonüümne juhtum: 35-aastane, naine, parema alumise kvadrandi valu 6 tundi, palavik 37,9, isutus. Meeldetuletuseks loetlege diferentsiaaldiagnostika võimalused; hinnake eraldi pimesoolepõletikku, munasarjade patoloogiat, emakavälist rasedust ja kuseteede põhjuseid. Kirjutage diferentsiaaluuring ja kiireloomuline punane lipp, et iga võimaluse puhul teeb otsuse.
Vanus, sugu, kestus ja leiud on võimsal viipal selged; avalikult soovitakse surmavaid võimalusi; Tehisintellekti piirang on märgitud.
Levinud vead
- "Kõige tõenäolisema diagnoosi" eksitamine diagnoosiga. Pingerida kajastab andmeid, mitte patsienti.
- Punastest lippudest mööda minnes. Saatuslikud võimalused jäävad nimekirja kuni välistamiseni.
- Ei tunnista eelarvamusi. Ebatüüpilised esitlused (näiteks südameatakk naistel) võivad jääda tagaplaanile.
- Uurimise asemel nimekirjale tuginemine. AI ei näe patsienti; Otsus tehakse leiu põhjal.
- Kasutades allikata kriteeriume. Diagnostilised kriteeriumid tuleks kinnitada kehtivate juhistega.
Otsus- ja sulgemisviga määramatuse all
Kliiniline otsus tehakse sageli ebakindluse, mitte täieliku teabe alusel. Kogenud arst saavutab võimaluse sulgemisel tasakaalu, öeldes: "Olen selle piisavalt kaua välistanud": liiga vara sulgemisel jääb diagnoos tegemata, üldse mitte sulgedes allutatakse patsient tarbetule uurimisele. Seda nimetatakse "sulgevaks" otsuseks. AI ei saa seda tasakaalu luua, kuna see ei näe kogu patsiendi ja kliinilist kulgu; Kuid sellel võib olla oma panus: "Milline minimaalne uuring on vajalik selle saatusliku võimaluse välistamiseks?" See võib anda küsimusele meeldetuletusraamistiku.
Siin on oht, et tehisintellekt annab varajase "kõige tõenäolisema diagnoosi", surudes arsti enneaegselt sulgema (tugevdades ankurdusefekti). Selle vastumürk on kasutada tehisintellekti kui vahendit, mis avab võimaluse, mitte kui vahendit, mis seda sulgeb. Nii et "mis see veel olla võiks?" viidata AI-le; "Kas see on kindel?" Teete oma otsuse kliinilise kulgemise, läbivaatuse ja aja põhjal. Diagnoosi ümberhindamine aja jooksul (kliiniline kulg) lahendab enamiku ebamäärasustest.
Näpunäide: hoidke tehisintellekti "loendi laienemise", mitte "loendi kitsenemise" poolel. Enneaegne sulgemine on diagnoosimata jätmise peamine põhjus; AI enesekindel esialgne reaktsioon võib seda lõksu veelgi süvendada.
Kokkuvõttes
AI on diferentsiaaldiagnostikas väärtuslik “teine meel”: see avardab võimalusi, tuletab meelde, mis tähelepanuta jäi, tõstab esile punaseid lippe. Kuid see ei pane diagnoosi. Esitage juhtum anonüümselt ja struktureeritult, võtke loetelu meeldetuletuseks, välistage esmalt surmaga lõppevad võimalused, kitsendage loetelu kliinilise leiuga ja pange juhendi põhjal lõplik diagnoos arstina. Olge tehisintellekti eelarvamuste ja liigse enesekindluse suhtes alati kriitiline.
Rakenduse ülesanne
Ühendage hiljuti nähtud keeruline juhtum (anonüümne) ülaltoodud võimsa viipamalliga ja hankige tehisintellektilt diferentsiaaldiagnoosi meeldetuletus. Kui palju on nimekirjas selliseid võimalusi, mida te ei ole kaalunud? Kui paljud neist on kliiniliselt kehtivad? Kas on saatuslik võimalus, et tehisintellekt jäi vahele? Kirjutage oma lõpliku diagnoosi tulemused ja põhjendus.
kontrollnimekiri
- [ ] Esitasin juhtumi anonüümselt ja struktureeritult.
- [ ] Küsisin AI-lt võimaluste loendit, mitte diagnoosi.
- [ ] Välistasin esmalt saatuslikud/punalipuvõimalused.
- [ ] Kitsendasin nimekirja eksamile, laborile ja pildistamisele.
- [ ] Kontrollisin eelarvamuste ja ebatüüpiliste esitusviiside ohtu.
- [ ] Kinnitasin diagnostikakriteeriumid kehtivast juhendist.
- [ ] Arstina panin lõpliku diagnoosi ja panin põhjuse kirja.