Ieguvumi:
- Spēja izmantot AI kā palīglīdzekli, lai paplašinātu diferenciāldiagnožu (iespējamo slimību) sarakstu un atgādinātu par nepamanītajām iespējām
- Spēja salīdzināt mākslīgā intelekta ieteikumu ar klīnisko izmeklēšanu, laboratorijas un attēlveidošanas rezultātiem un noteikt galīgo diagnozi ir ārsta ziņā
- Spēja atpazīt un pārvaldīt trūkstošos datus, novirzes un sarkanā karoga (ārkārtas brīdinājuma) signālus lēmumu atbalsta izvadē
Diferenciāldiagnoze ir to slimību saraksts, kuras var būt aiz sūdzības; Tas ir domāšanas process, kurā ārsts domā no visticamākā līdz visbīstamākajam, sašaurina to ar pārbaudēm un pārbaudēm un beidzot nonāk pie diagnozes. Klīnisko lēmumu atbalsta sistēma ("klīnisko lēmumu atbalsts"; saīsināti KDS) ir programmatūra, kas nodrošina ārstam atgādinājumus, iespēju sarakstus un brīdinājumus šī procesa laikā. Mākslīgais intelekts (AI) ir spēcīgs palīgs šajā jomā: tas ātri ģenerē varbūtību no plašas informācijas, atgādina par retu diagnozi, kas ir aizmirsta, izceļ sarkanos karogus (bīstamus apstākļus, kas nekavējoties jāizslēdz). Bet šeit ir jāuzsver: AI paplašina diferenciāldiagnozi, bet neveic diagnozi. Galīgo diagnozi nosaka ārsts, kurš pārbauda pacientu un pilnībā interpretē secinājumus. Šajā nodaļā jūs uzzināsit, kā droši izmantot AI kā diferenciāldiagnostikas partneri.
AI patiesā loma lēmumu atbalstīšanā
Pat pieredzējuši ārsti izjūt "noenkurošanas efektu" un "pieejamības novirzi" (pārdomājot pēdējo gadījumu, ko redzējāt). Tieši šeit slēpjas AI visvērtīgākais ieguldījums: atgādinājums par iespējām, par kurām nebijāt domājis, bet kurām vajadzētu būt sarakstā. AI darbojas kā “otrais prāts”; Bet šis prāts nepēta, neredz pacientu, nepazīst bālumu pacienta sejā vai maigumu vēderā.
Tas, ko AI nevar nodrošināt, ir iespēju iezemēšana pacienta realitātē. Kura no 8 sarakstā norādītajām diagnozēm ir derīga šim pacientam; Kura pārbaude atšķirs; Tikai klīniskais vērtējums nosaka, kura situācija ir steidzama. AI var ietvert arī novirzes apmācību datos: tas var adekvāti neatspoguļot to, kā slimības var parādīties atšķirīgi noteiktā dzimumā, vecumā vai etniskajā grupā. Tāpēc iznākums vienmēr ir jālasa kritiski.
Uzmanību: AI, sakot "visticamākā diagnoze", nav diagnoze. Varbūtības ranžējums atspoguļo apmācības datu biežumu, nevis pacienta realitāti. Reta, bet letāla diagnoze nav izslēgta no saraksta kā "maz ticama"; Tas tiek turēts jūsu prātā, līdz tas tiek izslēgts.
Soli pa solim: droša diferenciāldiagnoze ar AI
- Piešķiriet lietu anonīmi un strukturēti. Vecums, dzimums, galvenā sūdzība, ilgums, svarīgi atklājumi, vēsture. Nesniedziet identifikācijas informāciju.
- Lūdziet AI sarakstu, nevis lēmumu. "Atgādinājumam uzskaitiet diferenciāldiagnozes iespējas; pierakstiet katrai diferenciālizmeklēšanu un sarkano karogu."
- Vispirms uzrunājiet sarkanos karogus. Vispirms izslēdziet letālas iespējas (sirdslēkmi, plaušu emboliju, meningītu, sepsi, aortas sadalīšanu).
- Šaurs pēc klīnikas. Filtrējiet sarakstu pēc pārbaudes, laboratorijas un attēlveidošanas.
- Nosakiet galīgo diagnozi kā ārsts. Ierakstiet savu pamatojumu failā ar vadlīnijām un secinājumiem.
- Ierakstiet AI ieteikumu un to, kā tas tika pārbaudīts.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — izsauktā iespēja. 28 gadus veca sieviete, nogurums un sirdsklauves 5 dienas. Ārsts domā par vairogdziedzeri un anēmiju. Tas AI sarakstam pievieno “supraventrikulāru tahikardiju” kopā ar “grūtniecības un pēcdzemdību tireoidītu”. Ārsts veic EKG; Ritms ir normāls, bet pārbauda TSH un atklāj hipertireozi. AI ir paplašinājusi iespēju; Diagnozi noteica apskate un ārsts.
2. gadījums — maldinošs vērtējums. 60 gadus vecs vīrietis, muguras sāpes. AI kā visticamāko diagnozi saka "muskuļu un skeleta sāpes". Ārsts joprojām redz pēkšņu sākumu, asarošanas sāpes un pulsa atšķirību; Viņam ir aizdomas par aortas sadalīšanu un diagnozes apstiprināšanai pasūta CT angiogrāfiju. Tas, ko AI teica, bija "visticamāk", neatspoguļoja pacienta realitāti; Klīniskās aizdomas izglāba dzīvības.
3. gadījums — novirzes slazds. 45 gadus veca sieviete, sāpes krūtīs. AI izvirza "trauksmes" iespējamību pirmajā vietā, neizceļot netipisko sirdslēkmes gaitu sievietēm. Ārsts pasūta EKG un troponīnu, jo viņš zina netipisku izpausmi sievietēm; Tiek atklāts NSTEMI (sirdslēkmes veids). AI aizspriedumi bija atgrūduši diagnozi, kuru varēja palaist garām.
Lēmumu atbalsta izejas novērtējuma tabula
signāls
ko tu ar to domā?
Kas ārstam jādara
trūkst datu
AI izveidoja sarakstu bez būtiskiem atklājumiem
Pabeigt pārbaudi un vēsturi un pārvērtēt.
pārmērīga pārliecība
Uzrādīja vienu diagnozi tā, it kā tā būtu galīga
Piespiedu saraksta alternatīvas un sarkanie karodziņi
aizspriedumi
Vecuma/dzimuma grupai netipiski nokavēta prezentācija
Lai izslēgtu, iekļaujiet netipisku gaitu un letālu diagnozi
Nav sarkanā karoga
Tūlītējās iespējas nav uzskaitītas
Vispirms manuāli pievienojiet un izslēdziet letālas diagnozes
Bezavota kritērijs
Viņš sniedza diagnostikas kritērijus bez avota
Apstipriniet no pašreizējā ceļveža
Četras kopējamas veidnes
Loma: Jūs esat klīniskās diferenciāldiagnozes atgādinātājs; Jūs neesat ārsts, jūs nenosakāt diagnozi.Gadījums (anonīms): [vecums], [dzimums], galvenā sūdzība [..], ilgums [..], konstatējumi [..].Uzdevums: Uzskaitiet iespējamās diferenciāldiagnozes. Katram: - diferenciālizmeklējums/izmeklējums - atradums, kas apstiprina vai izslēdz šo diagnozi - steidzams/sarkanais karogs? Lēmumu pieņem ārsts; Jūs esat tikai atgādinājums.
Uzdevums: Pievienojiet iespējas, kuru, iespējams, TRŪKST zemāk esošajā diferenciāldiagnostikas sarakstā, jo īpaši FATAL, bet kuras var palaist garām. Katram uzrakstiet, kāpēc tas būtu jāapsver pirms izslēgšanas. Saraksts: [...]
Uzdevums: atzīmējiet visus BIAS riskus (vecums, dzimums, netipisks attēlojums), kas šajā gadījumā var tikt ignorēts. Piemēram, netipiska sirdslēkme sievietei. Lieta: [...]
Uzdevums: Tālāk uzskaitiet diagnostikas kritērijus un pie katra kritērija ievietojiet piezīmi: "No kuras pašreizējās vadlīnijas tas jāapstiprina?" Jūs neizdomājat avotu; vienkārši atzīmējiet apstiprināmo punktu.Teksts: [...]
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja: "Kāda ir pacienta diagnoze ar sāpēm vēderā?"
Güçlü: "Anonīms gadījums: 35 gadi, sieviete, sāpes labajā apakšējā kvadrantā 6 stundas, drudzis 37,9, apetītes zudums. Atgādinājumam uzskaitiet diferenciāldiagnozes iespējas; novērtējiet atsevišķi apendicītu, olnīcu patoloģiju, ārpusdzemdes grūtniecību un urīnceļu cēloņus. Uzrakstiet diferenciālizmeklējumu un steidzamu lēmumu ar diagnozi. Ar sarkano karodziņu katrai iespējai ir jābūt ārstam."
Vecums, dzimums, ilgums un konstatējumi ir skaidri redzami spēcīgajā uzvednē; atklāti tiek vēlētas nāvējošas iespējas; AI ierobežojums ir noteikts.
Biežas kļūdas
- Sajaukt "visticamāko diagnozi" ar diagnozi. Reitings atspoguļo datus, nevis pacientu.
- Apejot sarkanos karogus. Liktenīgās iespējas paliek sarakstā līdz izslēgšanai.
- Neatzīst neobjektivitāti. Netipiskas prezentācijas (piemēram, sirdslēkme sievietēm) var tikt nobīdītas otrajā plānā.
- Pārbaudes vietā paļaujoties uz sarakstu. AI neredz pacientu; Lēmums ir balstīts uz konstatējumu.
- Izmantojot bezavota kritērijus. Diagnostikas kritēriji jāapstiprina saskaņā ar pašreizējām vadlīnijām.
Lēmuma un noslēguma kļūda nenoteiktības apstākļos
Klīniskais lēmums bieži tiek pieņemts, pamatojoties uz nenoteiktību, nevis pilnīgu informāciju. Pieredzējis ārsts, aizverot iespēju, saglabā līdzsvaru, sakot: "Esmu pietiekami ilgi to izslēdzis": pārāk agri aizverot diagnozi, netiks veikta diagnoze, bet, ja to neaizver vispār, pacients tiks pakļauts nevajadzīgai izmeklēšanai. To sauc par "slēgšanas" lēmumu. AI nevar izveidot šo līdzsvaru, jo tas neredz visu pacientu un klīnisko gaitu; Bet tas var dot ieguldījumu: "Kāda minimālā pārbaude ir nepieciešama, lai izslēgtu šo letālo iespēju?" Tas var sniegt atgādinājuma ietvaru jautājumam.
Šeit pastāv briesmas, ka mākslīgais intelekts noteiks agrīnu "visticamāko diagnozi", liekot ārstam priekšlaicīgi slēgties (pastiprinot enkura efektu). Pretlīdzeklis tam ir izmantot AI kā rīku, kas paver iespēju, nevis kā līdzekli, kas to aizver. Tātad "kas gan cits tas varētu būt?" atsaukties uz AI; "Vai tas ir droši?" Jūs pieņemat lēmumu, pamatojoties uz klīnisko gaitu, pārbaudi un laiku. Diagnozes pārvērtēšana laika gaitā (klīniskā gaita) atrisina lielāko daļu neskaidrību.
Padoms. Saglabājiet AI “saraksta paplašināšanas”, nevis “saraksta sašaurināšanās” pusē. Priekšlaicīga slēgšana ir galvenais iemesls nokavētu diagnozi; AI pārliecinošā sākotnējā reakcija var padziļināt šo slazdu.
Rezumējot
AI ir vērtīgs “otrais prāts” diferenciāldiagnozē: tas paplašina iespējas, atgādina par to, kas tika aizmirsts, izceļ sarkanos karogus. Bet tas nenosaka diagnozi. Sniedziet lietu anonīmi un strukturēti, uzņemiet sarakstu kā atgādinājumu, vispirms izslēdziet letālas iespējas, sašauriniet sarakstu pēc klīniskā konstatējuma un nosakiet galīgo diagnozi kā ārsts, pamatojoties uz rokasgrāmatu. Vienmēr esiet kritisks pret AI aizspriedumiem un pārmērīgu uzticēšanos.
Lietojumprogrammas uzdevums
Pievienojiet nesen redzētu sarežģītu gadījumu (anonīmu) iepriekš esošajā spēcīgajā uzvednes veidnē un saņemiet diferenciāldiagnozes atgādinājumu no AI. Cik daudz iespēju ir sarakstā, kuras jūs sākotnēji neesat apsvēris? Cik daudz ir klīniski derīgi? Vai pastāv letāla iespēja, ka AI palaida garām? Pierakstiet rezultātus un galīgās diagnozes pamatojumu.
kontrolsaraksts
- [ ] Es iesniedzu lietu anonīmi un strukturēti.
- [ ] Es prasīju AI iespēju sarakstu, nevis diagnozi.
- [ ] Es vispirms izslēdzu liktenīgās/sarkanā karoga iespējas.
- [ ] Es sašaurināju sarakstu līdz eksāmenam, laboratorijai un attēlveidošanai.
- [ ] Es pārbaudīju neobjektivitātes un netipiskas prezentācijas risku.
- [ ] Es apstiprināju diagnostikas kritērijus no pašreizējās vadlīnijas.
- [ ] Kā ārsts es uzstādīju galīgo diagnozi un pierakstīju iemeslu.