如果僅僅觀察人工智能 (AI) 就可以提高臨床醫(yī)生的工作效率并改善患者的護理結(jié)果呢?
在反復使用人工智能模型后，病童醫(yī)院 (SickKids) 的一名執(zhí)業(yè)護士能夠更有效地分析超聲波，最終減少了對侵入性掃描的需求，并揭示了人工智能在臨床環(huán)境中以前未描述過的影響。
Mandy Rickard 是 SickKids 泌尿科診所的執(zhí)業(yè)護士，作為產(chǎn)前和產(chǎn)后腎積水診所的負責人，幾乎每天都會進行和分析腎臟超聲檢查。在診所里，她每月要照顧多達 100 名患有腎積水的兒童，腎積水是一種由尿路阻塞引起的疾病，可導致腎臟阻塞。
在分析超聲波時，里卡德會檢查腎積水的程度和其他可能表明需要進行手術(shù)的梗阻的特征。她還負責監(jiān)督開發(fā)的人工智能模型，用于預測腎積水病例的嚴重程度，并幫助提供者確定適當?shù)淖o理途徑。隨著時間的推移，里卡德發(fā)現(xiàn)她能夠預測人工智能模型的行為，并憑直覺知道它如何對超聲波進行分類。
在《新英格蘭醫(yī)學雜志 - AI》上發(fā)表的新研究中，研究團隊指出，Rickard 解釋腎臟超聲的能力的提高是她反復接觸 AI 模型的直接結(jié)果。在三年的時間里，Rickard 將接受侵入性核掃描的腎積水兒童人數(shù)從 80% 減少到了 58%。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場無關(guān)。財經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風險自擔。 如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！