Implementing Artificial Intelligence in Critical Care Medicine: a consensus of 22
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming the landscape of critical care, offering opportunities for enhanced diagnostic precision and personalized patient management. However, its integration into ICU clinical practice presents significant challenges related to equity, transparency, and the patient-clinician relationship. To address these concerns, a multidisciplinary team of experts was established to assess the current state and future trajectory of AI in critical care. This consensus identified key challenges and proposed actionable recommendations to guide AI implementation in this high-stakes field. Here we present a call to action for the critical care community, to bridge the gap between AI advancements and the need for humanized, patient-centred care. Our goal is to ensure a smooth transition to personalized medicine while, (1) maintaining equitable and unbiased decision-making, (2) fostering the development of a collaborative research network across ICUs, emergency departments, and operating rooms to promote data sharing and harmonization, and (3) addressing the necessary educational and regulatory shifts required for responsible AI deployment. AI integration into critical care demands coordinated efforts among clinicians, patients, industry leaders, and regulators to ensure patient safety and maximize societal benefit. The recommendations outlined here provide a foundation for the ethical and effective implementation of AI in critical care medicine.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».