Kunstig intelligens for å lære punkt-of-care ultralyd

Point-of care-ultrasonografi har potensial til å transformere helsetjenester gjennom sin diagnostiske og terapeutiske nytte. Bruken har blitt mer utbredt i en rekke kliniske miljøer ettersom flere undersøkelser har vist dens innvirkning på pasientbehandlingen. Dette inkluderer bruk av punkt-of-care ultralyd av traineer, som nå bruker denne teknologien som en del av deres diagnostiske vurderinger av pasienter. Det er imidlertid få studier som undersøker hvor effektivt traineer kan lære punkt-of-care ultralyd og hvilke treningsmetoder som er mer effektive. Hovedmålet med denne studien er å vurdere om kunstig intelligens-systemer forbedrer internmedisiners kunnskap og ferdigheter til bildetolkning med punkt-of-care ultralyd. Deltakerne skal randomiseres til å få personlig tilgang til håndholdte ultralydenheter som skal brukes til læring med kunstig intelligens kontra enheter uten kunstig intelligens. Det primære resultatet vil vurdere deres tolkningsevne med ultralydbilder/videoer. Sekundære utfall vil inkludere hastigheter for enhetsbruk og ytelse på spørrekonkurranser.