Evaluation of an AI-Based Clinical Decision Support System for Perioperative Care of Older Patients: Ethical Analysis of Focus Groups With Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: The development and introduction of an artificial intelligence (AI)-based clinical decision support system (CDSS) in surgical departments as part of the "Supporting Surgery with Geriatric Co-management and AI" project addresses the challenges of an increasingly aging population. The system enables digital comanagement of older patients by providing evidence-based evaluations of their health status, along with corresponding medical recommendations, with the aim of improving their perioperative care. Objective: The use of an AI-based CDSS in patient care raises ethical challenges. Gathering the opinions, expectations, and concerns of older adults (as potential patients) regarding the CDSS enables the identification of ethical opportunities, concerns, and limitations associated with implementing such a system in hospitals. Methods: We conducted 5 focus groups with participants aged 65 years or older. The transcripts were evaluated using qualitative content analysis and ethically analyzed. Categories were inductively generated, followed by a thematic classification of participants' statements. We found that technical understanding did not influence the older adults' opinions. Results: Ethical opportunities and concerns were identified. On the one hand, diagnosis and treatment could be accelerated, the patient-AI-physician interaction could enhance medical treatment, and the coordination of hospital processes could be improved. On the other hand, the quality of the CDSS depends on an adequate data foundation and robust cybersecurity. Potential risks included habituation effects, loss of a second medical opinion, and illness severity influencing patients' attitude toward medical recommendations. The risk of overdiagnosis and overtreatment was discussed controversially, and treatment options could be influenced by interests and finances. Additional concerns included challenges with time savings, potential declines in medical skills, and effects on the length of hospital stay. Conclusions: To address the ethical challenges, we recommend allocating sufficient time for use of the CDSS and emphasizing individualized review of the CDSS results. Furthermore, we suggest limiting private financial sponsorship.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».