User-Oriented Requirements for Artificial Intelligence–Based Clinical Decision Support Systems in Sepsis: Protocol for a Multimethod Research Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI)-based clinical decision support systems (CDSS) have been developed for several diseases. However, despite the potential to improve the quality of care and thereby positively impact patient-relevant outcomes, the majority of AI-based CDSS have not been adopted in standard care. Possible reasons for this include barriers in the implementation and a nonuser-oriented development approach, resulting in reduced user acceptance. OBJECTIVE: This research project has 2 objectives. First, problems and corresponding solutions that hinder or support the development and implementation of AI-based CDSS are identified. Second, the research project aims to increase user acceptance by creating a user-oriented requirement profile, using the example of sepsis. METHODS: The research project is based on a multimethod approach combining (1) a scoping review, (2) focus groups with physicians and professional caregivers, and (3) semistructured interviews with relevant stakeholders. The research modules mentioned provide the basis for the development of a (4) survey, including a discrete choice experiment (DCE) with physicians. A minimum of 6667 physicians with expertise in the clinical picture of sepsis are contacted for this purpose. The survey is followed by the development of a requirement profile for AI-based CDSS and the derivation of policy recommendations for action, which are evaluated in a (5) expert roundtable discussion. RESULTS: The multimethod research project started in November 2022. It provides an overview of the barriers and corresponding solutions related to the development and implementation of AI-based CDSS. Using sepsis as an example, a user-oriented requirement profile for AI-based CDSS is developed. The scoping review has been concluded and the qualitative modules have been subjected to analysis. The start of the survey, including the DCE, was at the end of July 2024. CONCLUSIONS: The results of the research project represent the first attempt to create a comprehensive user-oriented requirement profile for the development of sepsis-specific AI-based CDSS. In addition, general recommendations are derived, in order to reduce barriers in the development and implementation of AI-based CDSS. The findings of this research project have the potential to facilitate the integration of AI-based CDSS into standard care in the long term. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/62704.
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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 | 0,160 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».