Developing an AI Tool to Derive Social Determinants of Health for Primary Care Patients: Qualitative Findings From a Codesign Workshop
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Information about social determinants of health (SDOH) is essential for primary care clinicians in the delivery of equitable, comprehensive care, as well as for program planning and resource allocation. SDOH are rarely captured consistently in clinical settings, however. Artificial intelligence (AI) could potentially fill these data gaps, but it needs to be designed collaboratively and thoughtfully. We report on a codesign process with primary care clinicians to understand how an AI tool could be developed, implemented, and used in practice. METHODS: We conducted semistructured, 50-minute workshops with a large urban family health team in Toronto, Ontario, Canada asking their feedback on a proposed AI-based tool used to derive patient SDOH from electronic health record data. An inductive thematic analysis was used to describe participants' perspectives regarding the implementation and use of the proposed tool. RESULTS: Fifteen participants contributed across 4 workshops. Most patient SDOH information was not available or was difficult to find in their electronic health record. Discussions focused on 3 areas related to the implementation and use of an AI tool to derive social data: people, process, and technology. Participants recommended starting with 1 or 2 social determinants (income and housing were suggested as priorities) and emphasized the need for adequate resources, staff, and training materials. They noted many challenges, including how to discuss the use of AI with patients and how to confirm their social needs identified by the AI tool. CONCLUSIONS: Our codesign experience provides guidance from end users on the appropriate and meaningful design and implementation of an AI-based tool for social data in primary care.
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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 | 0,071 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».