Artificial intelligence after the bedside: co-design of AI-based clinical informatics workflows to routinely analyse patient-reported experience measures in hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To co-design artificial intelligence (AI)-based clinical informatics workflows to routinely analyse patient-reported experience measures (PREMs) in hospitals. METHODS: The context was public hospitals (n=114) and health services (n=16) in a large state in Australia serving a population of ~5 million. We conducted a participatory action research study with multidisciplinary healthcare professionals, managers, data analysts, consumer representatives and industry professionals (n=16) across three phases: (1) defining the problem, (2) current workflow and co-designing a future workflow and (3) developing proof-of-concept AI-based workflows. Co-designed workflows were deductively mapped to a validated feasibility framework to inform future clinical piloting. Qualitative data underwent inductive thematic analysis. RESULTS: Between 2020 and 2022 (n=16 health services), 175 282 PREMs inpatient surveys received 23 982 open-ended responses (mean response rate, 13.7%). Existing PREMs workflows were problematic due to overwhelming data volume, analytical limitations, poor integration with health service workflows and inequitable resource distribution. Three potential semiautomated, AI-based (unsupervised machine learning) workflows were developed to address the identified problems: (1) no code (simple reports, no analytics), (2) low code (PowerBI dashboard, descriptive analytics) and (3) high code (Power BI dashboard, descriptive analytics, clinical unit-level interactive reporting). DISCUSSION: The manual analysis of free-text PREMs data is laborious and difficult at scale. Automating analysis with AI could sharpen the focus on consumer input and accelerate quality improvement cycles in hospitals. Future research should investigate how AI-based workflows impact healthcare quality and safety. CONCLUSION: AI-based clinical informatics workflows to routinely analyse free-text PREMs data were co-designed with multidisciplinary end-users and are ready for clinical piloting.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle