Auswirkungen der Expertenschiedsgerichtsbarkeit auf klinische Ergebnisse, wenn zwischen Ärzten und ihren Kollegen mit künstlicher Intelligenz Streitigkeiten über die Diagnose auftreten: eine randomisierte, multizentrische Studie bei ambulanten pädiatrischen Patienten

Basierend auf den historischen klinischen Daten von mehr als 1 Million ambulanten pädiatrischen Patienten im Guangzhou Women and Children's Medical Center wurde kürzlich ein KI-Diagnoserahmen für häufige pädiatrische Erkrankungen entwickelt [Liang H et al. Bewertung und genaue Diagnose pädiatrischer Erkrankungen mithilfe künstlicher Intelligenz. Nat Med. 2019;25(3):433-8]. Dieses KI-Framework nutzt vordefinierte Schemata, um informative klinische Daten aus Freitext zu extrahieren und klinische Diagnosen durch hypothetisch-deduktives Denken zu ermitteln. Bei der internen Validierung zeigte das KI-System Genauigkeitsraten zwischen 0,85 für Magen-Darm-Erkrankungen und 0,98 für neuropsychiatrische Erkrankungen, was darauf hindeutet, dass es sich um ein vielversprechendes diagnostisches Hilfsmittel in der klinischen Praxis handeln könnte. Es mangelt jedoch an einer evidenzbasierten Strategie für den Umgang mit Szenarien, in denen die KI-basierte Diagnose und die von Kinderärzten gestellte Diagnose nicht übereinstimmen. Es ist berechtigt anzunehmen, dass Krankheiten mit widersprüchlichen Diagnosen ähnlichere klinische Merkmale aufweisen; In diesem Fall ist es notwendig, einen zusätzlichen Schiedsrichter für die Differenzial- und Entscheidungsdiagnose einzusetzen. Daher führen wir diese randomisierte kontrollierte Studie durch, um: 1) die Genauigkeit der beiden Diagnosemodi in einem realen klinischen Umfeld zu vergleichen, in dem die KI-basierte Diagnose und die von Kinderärzten gestellte Diagnose nicht übereinstimmen, indem wir einen Experten-Schiedsrichter einsetzen; und 2) die Veränderung der klinischen Ergebnisse (Wiederbesuch im Krankenhaus und Krankenhausaufenthalt in den nächsten 3 Monaten nach dem ersten Besuch; durchschnittliche Gesamtkosten für ambulante Patienten) aufgrund der Einführung des Expertenschiedsrichters genauer untersuchen. Bitte beachten Sie, dass das oben genannte KI-Framework zwar für die Diagnose eines breiten Spektrums von Krankheiten konzipiert wurde, diese klinische Studie jedoch auf ambulante Patienten in drei Spezialkliniken beschränkt ist, nämlich Respirologie, Gastroenterologie und Genito-Urologie. Der Grund für diese Auswahl liegt darin, dass gemäß dem internen Validierungsergebnis davon ausgegangen wird, dass die diskordanten Diagnosen in diesen beiden Fachgebieten häufiger vorkommen.