IsraelY tế và khoa học sự sống2025 – đang tiếp diễnRambam Health Care Campus
INSPIRE, công cụ LLM soạn dự thảo báo cáo xét nghiệm thần kinh và cơ (thử nghiệm ngẫu nhiên)
Thử nghiệm ngẫu nhiên tại bệnh viện Rambam của Israel cho thấy dự thảo do AI soạn không cải thiện chất lượng báo cáo xét nghiệm thần kinh
Vấn đề
Bác sĩ thần kinh tại Rambam viết báo cáo cho từng lần thăm dò điện chẩn đoán (điện cơ EMG và dẫn truyền thần kinh). Nhóm nghiên cứu của bệnh viện muốn biết liệu bản thảo đầu tiên do AI soạn có cải thiện các báo cáo hay không.
Cách tiếp cận
Nhóm xây dựng INSPIRE, hệ thống đa tác nhân trên mô hình cùng cấp GPT-4o, truy xuất thông tin từ giáo trình điện cơ EMG. Trong tháng 1 và tháng 2/2025, 200 bệnh nhân tại phòng khám EMG ngoại trú được phân ngẫu nhiên vào nhóm chỉ có bác sĩ viết báo cáo hoặc nhóm bác sĩ sử dụng thêm bản thảo AI. Ba bác sĩ thần kinh luân phiên giữa hai nhóm.
Số liệu chính
Bài học
Chất lượng báo cáo không khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm. Các bác sĩ thần kinh chấm điểm thấp về hiệu quả và mức độ dễ sử dụng.
Phân loại
- Chức năng kinh doanh
- Công việc nội bộ và quản lý tri thức
- Loại hình đổi mới
- Đổi mới quy trình
- Công nghệ AI
- AI tạo sinhTác tử AI
- Hình thức triển khai
- Tự phát triển
- Căn cứ
- Nghiên cứu độc lập
Nguồn
Tóm tắt nguồn
Thử nghiệm tại một trung tâm duy nhất, Rambam ở Haifa, phân ngẫu nhiên 200 bệnh nhân vào nhóm chỉ có bác sĩ viết báo cáo hoặc nhóm bác sĩ kết hợp AI. Chất lượng báo cáo đạt 0,94 ở cả hai nhóm (p = 0,32). AI nhận diện kết quả thăm dò bất thường đúng trong 93,3% trường hợp và kết quả bình thường đúng trong 92,0%, nhưng bác sĩ chấm điểm thấp về hiệu quả, mức độ dễ sử dụng và khả năng giảm khối lượng công việc.
Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.
