人工智能（AI）在医院和患者护理中的应用越来越广泛。AI早已成为放射学等需要大量影像的专业领域的常规临床实践的一部分。然而，关于AI对临床工作流程的具体影响，仍有许多未知之处。尽管AI常被视为管理重复任务（如患者监测、护理任务记录和临床决策支持）的解决方案，但在放射学、病理学和基因组学等数据密集型专业领域中，关于效率提升的可信数据仍然不足，这些领域已经使用AI来识别大量数据中的模式并优先处理病例。
“我们想了解AI解决方案在多大程度上真正提高了医学影像的效率。普遍认为AI会自动加速工作流程，但这一假设往往并不成立。”研究的主要作者、波恩大学患者安全研究所的博士生卡塔琳娜·温德罗特（Katharina Wenderott）表示。
研究团队对48项关于AI工具在临床环境中应用的研究进行了系统回顾，特别是集中在放射学和胃肠病学领域。在对33项研究进行的元分析中，未发现显著的效率提升。然而，67%的研究报告了工作时间的减少。“一些研究显示了统计上的显著差异，但这些差异不足以得出一般性结论，”温德罗特补充道。
研究团队还评估了AI如何融入现有流程。他们发现，特定地点的情况和程序对实施的成功与否有重大影响。但由于技术种类和研究设计的多样性，一致性的评估变得困难。
“我们的结果表明，在日常临床实践中使用AI必须进行差异化考虑。当地条件和个人工作流程对实施的成功有很大影响。”波恩大学患者安全研究所主任马蒂亚斯·魏格（Matthias Weigl）教授表示。
该研究提供了关于AI技术潜在影响的关键初步信息。魏格教授总结道：“一个关键发现是未来研究需要有明确的结构化报告，以便更好地评估这些技术的科学和实际效益。”
参考文献：
Wenderott, K. 等. (2024) 人工智能实施对医学影像效率的影响——系统文献回顾和元分析。npj数字医学。doi.org/10.1038/s41746-024-01248-9
来源：波恩大学医院
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