人工智能筛查工具的高采用者比低采用者更有可能诊断左心室功能障碍
人工智能可以改善患者的诊断和治疗，但首先启用人工智能的临床工具必须易于获得和使用。
Mayo Clinic 的新研究发现，高度采用人工智能临床决策支持工具的临床医生诊断出左心室射血分数低的可能性是该工具的低采用者的两倍。这项发表在Mayo Clinic Proceedings上的研究发现，人工智能建议的采用率存在很大差异。高采用率的临床医生在处理具有复杂健康问题的患者方面往往缺乏经验，但年龄、性别、经验年限和护理的患者数量并不是重要因素。
“看到高采用者和低采用者之间的诊断率存在显着差异，这令人惊讶，”中西部 Mayo Clinic 医生兼家庭医学主席 David Rushlow 医学博士说。“该工具非常有用，但与低射血分数的采用者相比，我们没想到会看到低射血分数的诊断率翻倍。”
射血分数测量每次收缩时离开心脏的血液百分比。射血分数低可能由心肌无力(例如心肌病)以及心脏瓣膜问题、不受控制的高血压或心脏病发作引起的损伤引起。
低射血分数患者的早期诊断和治疗对于降低症状性心力衰竭、住院和死亡率的风险至关重要。“人工智能决策支持工具有可能在通常的临床症状出现之前非常有效地帮助诊断严重的健康状况，并且可能优于传统的诊断方法，”拉什洛博士说。
明尼苏达州和威斯康星州 48 家 Mayo Clinic 初级保健诊所的临床医生参加了随机对照试验，该试验涉及 358 名医生、执业护士和医师助理，其中 165 名临床医生被随机分配到 AI 部门，并被纳入当前的采用分析。AI 算法在 2019 年 8 月 5 日至 2020 年 3 月 31 日期间对 22,641 名进行了心电图 (ECG) 的患者运行。被随机分配到干预组的临床医生可以访问筛查报告，该报告显示了 AI-心电图筛查阳性或阴性;被随机分配到常规护理的临床医生无法使用。
当报告为阴性时，不建议进一步检查，但当报告为阳性时，建议是“考虑进行超声心动图检查”。当 AI-ECG 筛查呈阳性时，临床医生还会收到一封电子邮件警报，表明患者极有可能出现以前无法识别的低射血分数。
“最有可能遵循人工智能决策辅助建议的临床医生往往在处理复杂患者方面经验不足，”拉什洛博士说。“这表明了人工智能系统无缝集成到临床医生工作流程中的重要性。鉴于人工智能在医疗保健中的技术性质，它通常是在学术专业实践中启动和开发的。为了最大限度地发挥人工智能的优势，专业实践之间需要更多的合作和初级保健。”
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