Integrating Large Language Models into Clinical Decision Support Systems: A Novel Approach to UTI Diagnosis and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background:Urinary tract infections (UTIs) are among the most common bacterial infections globally, leading to significant healthcare expenditures and frequent misdiagnoses. In the U.S., UTIs account for approximately 380,600 preventable adult inpatient stays annually, costing $2.55 billion. Current Clinical Decision Support Systems (CDSS) are often static, lack personalized recommendations, and do not incorporate real-time clinician feedback. AI-driven CDSS, leveraging large language models (LLMs), offer the potential to enhance diagnostic precision, optimize antibiotic use, and improve workflow efficiency. While existing systems remain limited in adaptability and clinician engagement, the concept demonstration prototype system offers superior adaptability and capability. Methods: We developed 3RDI, an AI-driven CDSS for UTI management, utilizing the DETNQ (Diagnosis, Evidence, Treatment Plan, Notes, Quality) framework to structure outputs. The system was trained on a comprehensive UTI dataset including patient medical history, symptoms, lab results, and medication records. 3RDI integrates a day-wise iterative process for continuous feedback, allowing clinicians to refine the system's recommendations. The model is being evaluated through pilot implementations integrated with Epic EHR, focusing on metrics such as diagnostic accuracy, time-to-treatment, and clinician satisfaction. Findings:While a complete clinical evaluation remains pending, initial development showcases the feasibility of integrating an adaptable, clinician-driven feedback mechanism within the CDSS. The system demonstrated effective structuring of patient data in the DETNQ format and adaptability to specific clinical contexts. Preliminary results suggest the potential for reduced diagnostic errors, optimized resource utilization, and enhanced clinical workflow efficiency. The iterative design allows clinicians to tailor recommendations to institutional practices, fostering greater trust and system usability. Interpretation:3RDI demonstrates significant potential in transforming UTI management by enhancing diagnostic precision, reducing costs, and improving clinician workflows. Its continuous learning system (CLS) ensures adaptability to clinical feedback, fostering greater clinician trust and adoption. Future expansions aim to extend its application to other infectious diseases and establishing a scalable framework for AI-driven clinical decision support.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».