Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/s-0039-1685712
Medical Data Sciences & Smart Services (MDSSS®) – Digitalisierung und Automatisierung von Analyse und Therapieentscheidung in der HNO
Einleitung:
Die vorliegende Evaluation eines Prototyps zur Einbeziehung von KI-Algorithmen in die klinischen Entscheidungen im Rahmen einer HNO-Sprechstunde soll die Auswirkungen auf Parameter wie Prozesstreue und Entscheidungs-Beeinflussung durch das Softwaresystem untersuchen.
Methoden:
Auf der Grundlage von 500 Patientendatensätzen unter Verwendung des Medical Data Sciences & Smart Services (MDSSS®) wurden die Parameter Prozesstreue (QI) und Beeinflussung des Arztes (DI) untersucht. MDSSS® bietet mittels Deep learning Algorithmen die Möglichkeit einer Algorithmen-basierten Ergebnisauswertung und Behandlungsempfehlung. Dazu werden in derzeit 17 Kapiteln mit durchschnittlich 26 Parametern die relevanten Informationen erfasst und digitalisiert. In die Entscheidungsdatenbank fließen Daten aus der betriebseigenen Qualitätssicherung, Leitlinien, Medikamenteninformationen und wissenschaftlichen Veröffentlichungen in die Auswertung zur Therapieempfehlung ein.
Ergebnisse:
Innerhalb eines Zeitraums von 12 Monaten konnte über die Beobachtungsgruppe mit 27 Ärzten eine Prozesstreue von durchschnittlich > 70% erreicht werden. Der Einfluss des Systems auf die Entscheidung des Arztes wurde mit 81% (hat Einfluss) und 19% (ändert meine Empfehlung) bewertet.
Schlussfolgerung:
Die Arbeit zeigt die Möglichkeit des Einsatzes eines KI-Systems in der HNO-Sprechstunde und liefert Informationen über Lernkurve und Automatisierungseffekte. Dabei können die bekannten Kosten/Nutzen-Profile beim Einsatz von Automatisierung und KI nachvollzogen werden.
#
Publication History
Publication Date:
23 April 2019 (online)
© 2019. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
Georg Thieme Verlag KG
Stuttgart · New York