AI-Driven Clinical Decision Support Systems: An Ongoing Pursuit of Potential
Notice bibliographique
Résumé
Clinical Decision Support Systems (CDSS) are essential tools in contemporary healthcare, enhancing clinicians' decisions and patient outcomes. The integration of artificial intelligence (AI) is now revolutionizing CDSS even further. This review delves into AI technologies transforming CDSS, their applications in healthcare decision-making, associated challenges, and the potential trajectory toward fully realizing AI-CDSS's potential. The review begins by laying the groundwork with a definition of CDSS and its function within the healthcare field. It then highlights the increasingly significant role that AI is playing in enhancing CDSS effectiveness and efficiency, underlining its evolving prominence in shaping healthcare practices. It examines the integration of AI technologies into CDSS, including machine learning algorithms like neural networks and decision trees, natural language processing, and deep learning. It also addresses the challenges associated with AI integration, such as interpretability and bias. We then shift to AI applications within CDSS, with real-life examples of AI-driven diagnostics, personalized treatment recommendations, risk prediction, early intervention, and AI-assisted clinical documentation. The review emphasizes user-centered design in AI-CDSS integration, addressing usability, trust, workflow, and ethical and legal considerations. It acknowledges prevailing obstacles and suggests strategies for successful AI-CDSS adoption, highlighting the need for workflow alignment and interdisciplinary collaboration. The review concludes by summarizing key findings, underscoring AI's transformative potential in CDSS, and advocating for continued research and innovation. It emphasizes the need for collaborative efforts to realize a future where AI-powered CDSS optimizes healthcare delivery and improves patient outcomes.
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 | 0,038 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| 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 ».