인공지능 임상 결정 (AI/CDM)

문헌 검토 결과와 무관하게 의료 과정에 대한 AI 영향 평가는 여전히 더 많은 조사가 필요하며, 임상 워크플로우를 지원하기 위한 AI 도구 개발에 대한 관심이 높아지면서 고품질 증거가 점점 더 많이 생성되고 있습니다. 섬유근육통 증후군 관리에서 물리치료 임상 의사 결정 과정에 AI 통합의 영향에 대한 조사는 아직 검증되거나 시험되지 않았습니다. 이 연구는 섬유근육통 증후군 환자에서 전통적인 임상 결정과 비교하여 AI 모델을 사용하여 임상 문제 해결을 기반으로 한 물리치료 결정을 지원하는 효능을 통증 강도, 근력, 관절 가동 범위, 기능 수준 및 치료 비용 효율성과 같은 임상 결과를 평가하여 비교할 계획입니다. 포괄적이고 다중 모드 접근법(치료 운동, 전기 치료, 필요 시 보완 및 수동 접근법과 같은 다양한 양식 범주)을 개발하기 위해 요청된 내용과 입력을 처리하는 적절한 방법을 안내하기 위해 ChatGPT에 제시할 잘 정립된 상세 입력(프롬프트)을 공식화하여 PEDro, PubMed, Cochrane, Scopus 및 Google Scholar의 연구를 기반으로 한 증거 기반 물리치료 치료 프로토콜 및 치료 중재 계획을 수립합니다. 환자는 두 그룹으로 배정될 것입니다; 한 그룹은 AI 기반 임상 결정 치료 중재를 받고, 다른 그룹은 발표된 방법에 따라 전통적 중재를 받을 것입니다. 결과 측정은 어느 것이 더 효과적이고 최상의 결과를 가져오며 비용이 적게 드는지 비교하기 위해 평가될 것입니다. 이 시험은 데이터 분석에서 AI 모듈을 사용하여 효과적인 중재 선택을 지원하고 물리적 실무에서 환자 임상 문제 해결 접근법을 기반으로 한 개념을 이전에 검증된 전통적 방법과 대조하여 시험하는 것이 가치 있는지 여부를 검증할 것으로 예상되며, 추가적인 이점으로 다른 조건에서 사용할 성공적인 프롬프트를 공식화하기 위한 시험 평가를 제공할 수 있습니다. 임상 결정을 지원하는 많은 연구가 있음에도 불구하고, 여전히 적용의 타당성, 방법, 효능, 비용 효율성, 범위 및 윤리에 관한 많은 의문점이 있습니다.