Desired Clinical Applications of Artificial Intelligence in Emergency Medicine: An International e-Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Artificial intelligence (AI) in emergency medicine has been increasingly studied over the past decade. However, the implementation of AI requires significant buy-in from end-users. This study explored desired clinical applications of AI by emergency physicians. Methods A 3-round Delphi process was undertaken using STAT59 software. An international expert panel was assembled through purposeful sampling to reflect a diversity in geography, age, time in practice, practice setting, role, and expertise. Items generated in Round 1 were collated by the study team and ranked in Rounds 2 and 3 on a 7-point linear numeric scale of importance. Consensus was defined as a standard deviation of 1.0 or less. Results Of 66 invited experts, 29 completed Round 1, 25 completed Round 2, and 23 completed Round 3. Three statements reached consensus in Round 2 and four statements reached consensus in Round 3, including safe prescribing, guiding choice of drug, adjusting drug doses, identifying risk or prognosis, and reporting/interpreting investigation results. Conclusions Many desired clinical applications of AI in emergency medicine have not yet been explored. Clinical and technological experts should co-create new applications to ensure buy-in from all stakeholders. Specialty organizations can lead the way by establishing local clinical priorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».