Повышает ли ИИ безопасность лекарств для пациентов или нет?
В моделях ИИ для обеспечения безопасности пациентов не используются стандартизированные показатели.
Таким образом, ответ «мы действительно не знаем».
Алгоритмы ИИ редко проверяются на соответствие золотым клиническим стандартам, что может привести к вводящим в заблуждение результатам.
Алгоритмы ИИ редко проверяются в рандомизированных клинических испытаниях.
Кристиан Ловис и Гюнтер Эйзенбах опубликовали статью 2020 года Роль искусственного интеллекта в результатах безопасности пациентов.
Статья представляет собой систематический обзор, в котором исследуется влияние искусственного интеллекта (ИИ) на показатели безопасности пациентов на клиническом уровне в здравоохранении. Обзор выявил 53 исследования, в которых использовались различные системы искусственного интеллекта, включая методы машинного обучения и обработки естественного языка, для обеспечения безопасности пациентов. Машины опорных векторов и обработка естественного языка были наиболее часто используемыми моделями ИИ.
В большинстве рассмотренных исследований сообщалось о положительных изменениях в показателях безопасности пациентов. Однако анализ также выявил отсутствие стандартизированных контрольных показателей среди представленных моделей ИИ, что затрудняет точную оценку их производительности. Алгоритмы ИИ редко проверялись на соответствие золотым клиническим стандартам, что могло привести к вводящим в заблуждение результатам.
В обзоре подчеркивается высокая неоднородность отчетов об ИИ, что затрудняет сравнение алгоритмов в разных исследованиях и выбор лучшего ИИ для данной ситуации. Необходима стандартизированная отчетность об исследованиях ИИ для повышения прозрачности и облегчения сравнений.
Наиболее распространенной областью применения ИИ для обеспечения безопасности пациентов была безопасность лекарств, за которой следовал анализ клинических отчетов. Особую озабоченность вызывали вопросы, связанные с неправильными дозами высокоактивных препаратов. ИИ может выявлять побочные реакции на лекарства, предотвращать неправильные лекарства или передозировки, а также повышать безопасность пациентов.
В статье рекомендуется, чтобы будущие исследования работали над установлением золотых стандартов для различных условий здравоохранения и типов заболеваний, по которым можно было бы измерить эффективность ИИ. Кроме того, необходимо разработать стандартную структуру, которая поможет клиницистам интерпретировать показатели оценки ИИ в контексте безопасности пациентов. В исследованиях также должны сообщаться количественные показатели влияния ИИ на безопасность, надежность и неопределенность пациентов, а также обеспечиваться стандартизация данных.
В целом ИИ показал многообещающие результаты в улучшении показателей безопасности пациентов в здравоохранении, но для полного раскрытия его потенциала необходимы дополнительные исследования и стандартизация.
