重症监护病房的临床医生需要快速准确地做出复杂的决策，全天候监测危重或不稳定的患者。
卡内基梅隆大学人机交互研究所(HCII)的研究人员与匹兹堡大学和UPMC的医生和研究人员合作，确定人工智能是否可以帮助这一决策过程，以及临床医生是否会相信这种帮助。
该团队为24名ICU医生提供了基于AI的工具，该工具旨在帮助做出决策，并发现大多数人将这种帮助纳入了他们的一些决策中。
“感觉临床医生对人工智能帮助他们的潜力感到兴奋，但他们可能不熟悉这些人工智能工具的工作原理。因此，将这些系统带给他们真的很有趣，“HCII的博士生，研究团队成员Venkatesh Sivaraman说。
使用一组研究人员在2018年引入的AI Clinician模型，该团队设计了一个交互式临床决策支持(CDS)界面 - 称为AI ClinicianExplorer - 提供治疗败血症的建议。该模型在超过18，000名患者的数据集上进行训练，这些患者在ICU住院期间的某个时候符合败血症的标准诊断标准。该系统使临床专家能够在数据集中过滤和搜索患者，可视化他们的疾病轨迹，并将模型预测与床边提供的实际治疗决策进行比较。
“临床医生总是将他们看到的患者的大量数据输入到这些计算机系统和电子健康记录中，”Sivaraman说。“我们的想法是，也许我们可以从其中一些数据中学习，这样我们就可以尝试加快他们的一些流程，让他们的生活更轻松一点，还可以提高护理的一致性。
该团队通过对24名在ICU执业并具有治疗败血症经验的临床医生进行大声思考研究，对他们的系统进行了测试。在研究期间，参与者使用简化的AI Clinician Explorer界面来评估四个模拟患者病例并做出治疗决策。
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