Development and Evaluation of a Standardized Tool to Measure the Quality of Clinician’s Interaction with AI-Enabled Systems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Artificial intelligence (AI) has the potential to improve healthcare quality when thoughtfully integrated into clinical practice. However, many clinicians remain hesitant towards its adoption. Current evaluations of AI solutions tend to focus solely on model performance. There is a critical knowledge gap in the assessment of AI-clinician interactions. We aim to develop a standardized framework to measure the quality of clinician’s interaction with AI-enabled systems in healthcare. METHODS We performed a systematic review of published studies to June 2022 that reported elements of interactions involved in the relationship between clinicians and AI-enabled clinical decision support systems. We conducted semi-structured interviews to supplement the results obtained from the systematic review. Literature review and interview findings were utilized to develop a comprehensive list of interaction traits, which was then reduced and organized with scoring profiles through iterative cycles of expert consensus meetings and a feasibility assessment. We then arrived at a final version of the measurement framework. RESULTS We identified 105 unique interaction traits from the review and interviews and the most common interaction traits were usefulness, ease of use, trust, satisfaction, willingness to use, and usability. These traits were categorized into seven categories, each with various subcategories, based on their shared constructs. After the consensus meeting and feasibility assessment, the framework was finalized into eight categories: usability, workflow impact, system performance and technical integration, trust and acceptance, impact on patient outcomes and care delivery, clinician engagement, communication and collaboration, and ethical and professional concerns. CONCLUSION We developed a standardized framework to measure the quality of interaction between clinicians and AI systems that contained eight categories of interaction traits, each with its own scoring profile. To our knowledge, this is the first framework of its kind to assess the quality of AI- clinician interactions within clinical setting.
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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 | 0,211 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».