一项针对瑞士急诊医学的研究表明，当前基于人工智能的诊断决策支持系统未能有效降低误诊率。这项由伯尔尼大学医院(Inselspital)和伯尔尼大学开展的研究发表于《柳叶刀数字健康》期刊，揭示了计算机化诊断决策支持系统(CDDSS)的实际效果。
研究显示，使用英国Isabel Healthcare公司开发的Isabel Pro DDx Generator系统的实验组与未使用AI的对照组相比，误诊率均为10%。研究人员追踪1204名因晕厥、腹痛或发热等非特异性症状就诊的急诊患者发现，两组在诊断质量风险(18%)、严重不良事件发生率及医疗资源消耗方面均无显著差异。研究负责人Wolf Hautz教授指出："现有AI系统在急诊医学领域尚未产生可测量的积极影响。"
这项历时一年的研究(2022年6月至2023年6月)选取瑞士四家医院的急诊数据，通过两周后患者的后续诊疗情况评估诊断质量。主要评估指标包括非计划医疗随访、诊断变更、意外重症监护需求及死亡率等。值得注意的是，Isabel Pro系统在选择时被认为具有当时最高准确性。
研究团队强调，虽然AI在医疗决策支持领域备受期待，但急诊医学的复杂性使得现有技术难以突破。瑞士国家自然科学基金会数字转型研究计划已设立专项小组，将持续探索CDDSS的应用场景。德国下萨克森州新成立的"医学因果人工智能研究中心(CAIMed)"也将开展相关研究，重点探索AI如何优化诊疗决策以减轻医疗系统压力。
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