Effekter av ekspertvoldgift på kliniske resultater når tvister om diagnose oppstår mellom leger og deres motparter med kunstig intelligens: en randomisert, multisenterforsøk i polikliniske pediatriske pasienter

Basert på de historiske kliniske dataene fra mer enn 1 million pediatriske polikliniske pasienter i Guangzhou Women and Children's Medical Center, er det nylig utviklet et AI-diagnostisk rammeverk for vanlige pediatriske sykdommer [Liang H et al. evaluering og nøyaktig diagnose av pediatrisk sykdom ved bruk av kunstig intelligens. Nat Med. 2019;25(3):433-8]. Dette AI-rammeverket bruker forhåndsdefinert skjema for å trekke ut informative kliniske data fra fritekst og når kliniske diagnoser ved hypotetisk-deduktiv resonnement. I intern validering viste AI-systemet nøyaktighetsrater fra 0,85 for gastrointestinale sykdommer til 0,98 for nevropsykiatriske lidelser, noe som tyder på at det kan være et lovende assisterende diagnostisk verktøy i klinisk praksis. Det er imidlertid en mangel på evidensbasert strategi for hvordan man skal håndtere scenariene der den AI-baserte diagnosen og diagnosen som stilles av barneleger er uenige. Det er legitimt å anta at sykdommer med uenige diagnoser har mer like kliniske trekk; i dette tilfellet er det nødvendig å introdusere en ekstra voldgiftsdommer for differensial og avgjørende diagnose. Derfor gjennomfører vi denne randomiserte kontrollerte studien for å: 1) sammenligne nøyaktigheten av de to diagnostiske modusene i en virkelig klinisk setting der den AI-baserte diagnosen og diagnosen som stilles av barneleger er uenige ved å introdusere en sakkyndig voldgiftsdommer; og 2) se nærmere på endringen av kliniske utfall (sykehusbesøk og sykehusinnleggelse i løpet av de neste 3 månedene etter første besøk; gjennomsnittlig total poliklinisk kostnad) på grunn av introduksjonen av en sakkyndig voldgiftsdommer. Vær oppmerksom på at selv om det nevnte AI-rammeverket ble designet for diagnostisering av et bredt spekter av sykdommer, er denne kliniske studien begrenset til polikliniske pasienter som er påtruffet i tre spesialklinikker, dvs. respirologi, gastroenterologi og genito-urologi. Bakgrunnen for denne seleksjonen er at de diskordante diagnosene antas å være mer vanlige for disse to spesialitetene i henhold til det interne valideringsresultatet.