Lợi nhuận:
- Khả năng sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ để mở rộng danh sách chẩn đoán phân biệt (các bệnh có thể xảy ra) và nhắc nhở những khả năng bị bỏ qua
- Khả năng so sánh khuyến nghị của trí tuệ nhân tạo với kết quả khám lâm sàng, xét nghiệm và hình ảnh và đưa ra chẩn đoán cuối cùng thuộc về bác sĩ
- Khả năng nhận biết và quản lý dữ liệu bị thiếu, tín hiệu sai lệch và cờ đỏ (cảnh báo khẩn cấp) trong đầu ra hỗ trợ quyết định
Chẩn đoán phân biệt là danh sách các bệnh có thể gây ra khiếu nại; Đó là quá trình suy nghĩ trong đó bác sĩ nghĩ từ khả năng cao nhất đến nguy hiểm nhất, thu hẹp nó thông qua các cuộc kiểm tra và xét nghiệm, và cuối cùng đưa ra chẩn đoán. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (“hỗ trợ quyết định lâm sàng”; viết tắt là KDS) là phần mềm cung cấp lời nhắc, danh sách khả năng và cảnh báo cho bác sĩ trong quá trình này. Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong lĩnh vực này: nó nhanh chóng tạo ra xác suất từ lượng thông tin khổng lồ, nhắc nhở về một chẩn đoán hiếm gặp đã bị bỏ qua, nêu bật các dấu hiệu đỏ (các tình trạng nguy hiểm cần được loại trừ ngay lập tức). Nhưng cần nhấn mạnh ở đây: AI mở rộng chẩn đoán phân biệt, nó không đưa ra chẩn đoán. Chẩn đoán cuối cùng thuộc về bác sĩ, người khám bệnh nhân và giải thích toàn bộ kết quả. Trong phần này, bạn sẽ học cách sử dụng AI một cách an toàn làm đối tác chẩn đoán phân biệt.
Vai trò thực sự của AI trong việc hỗ trợ quyết định
Ngay cả những bác sĩ giàu kinh nghiệm cũng trải qua "hiệu ứng neo đậu" và "khuynh hướng sẵn có" (suy nghĩ quá nhiều về trường hợp cuối cùng bạn gặp). Đó là nơi đóng góp có giá trị nhất của AI: nhắc nhở bạn về những khả năng mà bạn chưa từng nghĩ đến nhưng nên có trong danh sách. AI hoạt động giống như “tâm trí thứ hai”; Nhưng tâm này không khảo sát, không thấy bệnh nhân, không biết sắc mặt xanh xao của bệnh nhân hay chỗ đau ở bụng.
Điều mà AI không thể mang lại là những khả năng nền tảng trong thực tế của bệnh nhân. Chẩn đoán nào trong số 8 chẩn đoán trong danh sách có giá trị đối với bệnh nhân này; Kỳ thi nào sẽ phân biệt; Chỉ có phán đoán lâm sàng mới xác định được tình huống nào là khẩn cấp. AI cũng có thể mang lại những thành kiến trong dữ liệu đào tạo: nó có thể không phản ánh đầy đủ mức độ biểu hiện khác nhau của các bệnh ở một giới tính, độ tuổi hoặc nhóm dân tộc cụ thể. Đó là lý do tại sao kết quả đầu ra luôn phải được đọc một cách nghiêm túc.
Thận trọng: AI nói "rất có thể là chẩn đoán" không phải là chẩn đoán. Xếp hạng xác suất phản ánh tần suất của dữ liệu huấn luyện chứ không phải thực tế của bệnh nhân. Một chẩn đoán hiếm gặp nhưng gây tử vong không bị loại khỏi danh sách vì "không thể xảy ra"; Nó được giữ trong tâm trí của bạn cho đến khi nó bị loại trừ.
Từng bước: Chẩn đoán phân biệt an toàn với AI
- Đưa ra trường hợp ẩn danh và có cấu trúc. Tuổi, giới tính, khiếu nại chính, thời gian, những phát hiện quan trọng, tiền sử. Không cung cấp thông tin nhận dạng.
- Yêu cầu AI đưa ra danh sách chứ không phải quyết định. “Liệt kê các khả năng chẩn đoán phân biệt như một lời nhắc nhở; viết ra kiểm tra phân biệt và cảnh báo đỏ cho từng khả năng.”
- Giải quyết các lá cờ đỏ đầu tiên. Trước tiên hãy loại trừ các khả năng gây tử vong (đau tim, tắc mạch phổi, viêm màng não, nhiễm trùng huyết, bóc tách động mạch chủ).
- Thu hẹp theo phòng khám. Lọc danh sách theo khám, xét nghiệm và hình ảnh.
- Thực hiện chẩn đoán cuối cùng như một bác sĩ. Viết lý do của bạn vào tập tin với các hướng dẫn và phát hiện.
- Ghi lại đề xuất của AI và cách xác minh đề xuất đó.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Khả năng gợi lên. Người phụ nữ 28 tuổi, mệt mỏi và hồi hộp trong 5 ngày. Bác sĩ nghĩ tuyến giáp và thiếu máu. Nó bổ sung “nhịp tim nhanh trên thất” cùng với “viêm tuyến giáp khi mang thai và sau sinh” vào danh sách AI. Bác sĩ lấy điện tâm đồ; Nhịp tim bình thường nhưng TSH được kiểm tra và biểu hiện cường giáp. AI đã mở rộng khả năng; Việc chẩn đoán được thực hiện bằng cách khám và bác sĩ.
Trường hợp 2 - Xếp hạng sai lệch. Ông 60 tuổi bị đau lưng. AI cho biết "đau cơ xương khớp" là chẩn đoán có khả năng xảy ra nhất. Thầy thuốc vẫn thấy khởi phát đột ngột, đau xé, mạch đập lệch; Ông nghi ngờ bóc tách động mạch chủ và yêu cầu chụp CT mạch để xác định chẩn đoán. Những gì AI nói “rất có thể” không phản ánh đúng thực tế của bệnh nhân; Sự nghi ngờ lâm sàng đã cứu sống.
Trường hợp 3 - Bẫy thiên vị. Nữ 45 tuổi, đau ngực. AI đặt khả năng "lo lắng" lên hàng đầu mà không làm nổi bật diễn biến đau tim không điển hình ở phụ nữ. Bác sĩ yêu cầu đo điện tâm đồ và đo troponin vì ông biết biểu hiện không điển hình ở phụ nữ; NSTEMI (một loại đau tim) được phát hiện. Sự thiên vị của AI đã đẩy lùi một chẩn đoán có thể bị bỏ sót.
Bảng đánh giá đầu ra hỗ trợ quyết định
tín hiệu
Ý bạn là gì?
Bác sĩ nên làm gì
thiếu dữ liệu
Danh sách do AI lập không có phát hiện quan trọng nào
Hoàn thành kiểm tra và lịch sử và đánh giá lại.
quá tự tin
Trình bày chẩn đoán duy nhất như thể nó là dứt khoát
Buộc danh sách thay thế và cờ đỏ
định kiến
Trình bày bị bỏ lỡ không điển hình cho nhóm tuổi/giới tính
Bao gồm diễn biến không điển hình và chẩn đoán gây tử vong để loại trừ
Không có cờ đỏ
Khả năng trước mắt không được liệt kê
Trước tiên hãy thêm và loại trừ các chẩn đoán gây tử vong theo cách thủ công
Tiêu chí không có nguồn
Ông đưa ra tiêu chuẩn chẩn đoán mà không có nguồn nào
Xác nhận từ hướng dẫn hiện tại
Bốn mẫu có thể sao chép
Vai trò: Bạn là người nhắc nhở chẩn đoán phân biệt lâm sàng; Bạn không phải là bác sĩ, bạn không đưa ra chẩn đoán. Trường hợp (ẩn danh): [tuổi], [giới tính], khiếu nại chính [...], thời gian […], phát hiện [...].Nhiệm vụ: Liệt kê các chẩn đoán phân biệt có thể xảy ra. Đối với mỗi: - khám phân biệt / khám - phát hiện hỗ trợ hoặc loại trừ chẩn đoán này - báo động khẩn cấp / đỏ? Quyết định được đưa ra bởi bác sĩ; Bạn chỉ là một lời nhắc nhở.
Nhiệm vụ: Thêm các khả năng có thể THIẾU từ danh sách chẩn đoán phân biệt bên dưới, đặc biệt là TUYỆT VỜI nhưng có thể bỏ sót. Đối với mỗi vấn đề, hãy viết lý do tại sao nó cần được xem xét trước khi loại trừ. Danh sách: […]
Nhiệm vụ: Đánh dấu bất kỳ rủi ro BIAS nào (tuổi, giới tính, biểu hiện không điển hình) có thể bị bỏ qua trong trường hợp này. Ví dụ, một cơn đau tim không điển hình ở phụ nữ. Trường hợp: [...]
Nhiệm vụ: Liệt kê các tiêu chí chẩn đoán bên dưới và ghi chú bên cạnh mỗi tiêu chí: "Nên xác nhận điều đó từ hướng dẫn hiện hành nào?" Bạn không tạo nên nguồn; chỉ cần đánh dấu điểm cần xác nhận.Văn bản: […]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Bệnh nhân đau bụng chẩn đoán thế nào?”
Güçlü: "Trường hợp ẩn danh: 35 tuổi, nữ, đau 1/4 dưới bên phải trong 6 giờ, sốt 37,9, chán ăn. Liệt kê các khả năng chẩn đoán phân biệt như một lời nhắc nhở; đánh giá viêm ruột thừa, bệnh lý buồng trứng, chửa ngoài tử cung và các nguyên nhân tiết niệu. Viết khám phân biệt và báo động đỏ khẩn cấp cho từng khả năng. Đừng chẩn đoán; nêu rõ rằng quyết định là ở bác sĩ."
Tuổi, giới tính, thời gian và các phát hiện đều rõ ràng trên lời nhắc mạnh mẽ; những khả năng chết người được mong muốn một cách công khai; Giới hạn của AI đã được nêu.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm "chẩn đoán có khả năng nhất" với chẩn đoán. Việc xếp hạng phản ánh dữ liệu chứ không phải bệnh nhân.
- Vượt qua cờ đỏ. Khả năng gây tử vong vẫn còn trong danh sách cho đến khi bị loại trừ.
- Không thừa nhận sự thiên vị. Những bài thuyết trình không điển hình (chẳng hạn như cơn đau tim ở phụ nữ) có thể bị đẩy vào nền.
- Dựa vào danh sách thay vì kiểm tra. AI không nhìn thấy bệnh nhân; Quyết định này dựa trên phát hiện.
- Sử dụng tiêu chí không có nguồn gốc. Tiêu chuẩn chẩn đoán phải được xác nhận từ hướng dẫn hiện hành.
Quyết định và lỗi đóng trong điều kiện không chắc chắn
Quyết định lâm sàng thường được đưa ra trong điều kiện không chắc chắn hơn là thông tin đầy đủ. Một bác sĩ có kinh nghiệm đạt được sự cân bằng khi kết thúc một khả năng bằng cách nói "Tôi đã loại trừ nó đủ lâu": kết thúc quá sớm sẽ bỏ lỡ chẩn đoán, không kết thúc sẽ khiến bệnh nhân phải kiểm tra không cần thiết. Đây được gọi là quyết định "đóng cửa". AI không thể thiết lập sự cân bằng này vì nó không nhìn thấy toàn bộ bệnh nhân và diễn biến lâm sàng; Nhưng nó có thể có một đóng góp: "Cần phải kiểm tra tối thiểu những gì để loại trừ khả năng gây tử vong này?" Nó có thể cung cấp một khuôn khổ nhắc nhở cho câu hỏi.
Điều nguy hiểm ở đây là AI sẽ đưa ra "chẩn đoán có khả năng xảy ra" sớm nhất, đẩy bác sĩ vào tình thế phải đóng cửa sớm (củng cố hiệu ứng neo). Giải pháp cho vấn đề này là sử dụng AI như một công cụ mở ra khả năng chứ không phải như một công cụ dập tắt nó. Vì vậy, "nó có thể là gì khác?" tham khảo AI để biết; "Điều này có chắc chắn không?" Bạn đưa ra quyết định dựa trên quá trình khám lâm sàng, khám và thời gian. Đánh giá lại chẩn đoán theo thời gian (khóa lâm sàng) giải quyết được hầu hết những điều không chắc chắn.
Mẹo: Giữ AI ở bên “mở rộng danh sách” chứ không phải bên “thu hẹp danh sách”. Đóng cửa sớm là nguyên nhân hàng đầu khiến chẩn đoán bị bỏ sót; Phản ứng ban đầu đầy tự tin của AI có thể làm sâu thêm cái bẫy này.
Tóm lại
AI là “bộ óc thứ hai” có giá trị trong chẩn đoán phân biệt: nó mở rộng các khả năng, nhắc nhở chúng ta về những gì đã bị bỏ qua, nêu bật các dấu hiệu cảnh báo. Nhưng nó không giúp chẩn đoán. Đưa ra trường hợp ẩn danh và có cấu trúc, lấy danh sách làm lời nhắc nhở, loại trừ các khả năng gây tử vong trước tiên, thu hẹp danh sách bằng phát hiện lâm sàng và đưa ra chẩn đoán cuối cùng với tư cách là bác sĩ dựa trên hướng dẫn. Luôn chỉ trích sự thiên vị và tự tin thái quá của AI.
Nhiệm vụ ứng dụng
Đưa một trường hợp phức tạp được xem gần đây (ẩn danh) vào mẫu lời nhắc mạnh mẽ ở trên và nhận lời nhắc chẩn đoán phân biệt từ AI. Có bao nhiêu khả năng trong danh sách mà bạn chưa xem xét ngay từ đầu? Có bao nhiêu giá trị lâm sàng? Có khả năng chết người mà AI đã bỏ sót không? Viết ra kết quả và giải thích cho chẩn đoán cuối cùng của bạn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã trình bày vụ việc một cách ẩn danh và có cấu trúc.
- [ ] Tôi đã hỏi AI về danh sách các khả năng, không phải chẩn đoán.
- [ ] Trước tiên tôi đã loại trừ khả năng gây tử vong/cờ đỏ.
- [ ] Tôi thu hẹp danh sách xuống còn khám, xét nghiệm và chẩn đoán hình ảnh.
- [ ] Tôi đã kiểm tra nguy cơ sai lệch và trình bày không điển hình.
- [ ] Tôi đã xác nhận các tiêu chuẩn chẩn đoán từ hướng dẫn hiện tại.
- [ ] Với tư cách là một bác sĩ, tôi đưa ra chẩn đoán cuối cùng và ghi lại lý do.