From compute to care: Lessons learned from deploying an early warning system into clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: of these models. Here, we describe the deployment of CHARTwatch, an artificial intelligence-based early warning system designed to predict patient risk of clinical deterioration. Methods: We describe the end-to-end infrastructure that was developed to deploy CHARTwatch and outline the process from data extraction to communicating patient risk scores in real-time to physicians and nurses. We then describe the various challenges that were faced in deployment, including technical issues (e.g., unstable database connections), process-related challenges (e.g., changes in how a critical lab is measured), and challenges related to deploying a clinical system in the middle of a pandemic. We report various measures to quantify the success of the deployment: model performance, adherence to workflows, and infrastructure uptime/downtime. Ultimately, success is driven by end-user adoption and impact on relevant clinical outcomes. We assess our deployment process by evaluating how closely we followed existing guidance for good machine learning practice (GMLP) and identify gaps that are not addressed in this guidance. Results: The model demonstrated strong and consistent performance in real-time in the first 19 months after deployment (AUC 0.76) as in the silent deployment heldout test data (AUC 0.79). The infrastructure remained online for >99% of time in the first year of deployment. Our deployment adhered to all 10 aspects of GMLP guiding principles. Several steps were crucial for deployment but are not mentioned or are missing details in the GMLP principles, including the need for a silent testing period, the creation of robust downtime protocols, and the importance of end-user engagement. Evaluation for impacts on clinical outcomes and adherence to clinical protocols is underway. Conclusion: We deployed an artificial intelligence-based early warning system to predict clinical deterioration in hospital. Careful attention to data infrastructure, identifying problems in a silent testing period, close monitoring during deployment, and strong engagement with end-users were critical for successful deployment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».