Mål: I det moderna hälso- och sjukvårdssystemet, snabbt ökande kostnader / komplexitet, den växande myriad av behandlingsalternativ, och exploderande informationsströmmar som ofta inte effektivt når frontlinjerna hindrar förmågan att välja optimala behandlingsbeslut över tiden. Syftet med detta dokument är att utveckla ett allmänt ramverk (icke-sjukdomsspecifik) för beräknings-/artificiell intelligens (AI) för att ta itu med dessa utmaningar. Detta ramverk tjänar två potentiella funktioner: 1) en simuleringsmiljö för att utforska olika hälso- och sjukvårdspolicyer, betalningsmetoder, etc., och 2) grunden för klinisk artificiell intelligens -en AI som kan "tänka som en läkare." Metoder: Detta tillvägagångssätt kombinerar Markovs beslutsprocesser och dynamiska beslutsnätverk för att lära sig av kliniska data och utveckla komplexa planer genom simulering av alternativa sekventiella beslutsvägar samtidigt som man fångar de ibland motstridiga, ibland synergistiska interaktionerna mellan olika komponenter i hälso- och sjukvårdssystemet. Den kan verka i delvis observerbara miljöer (vid saknade observationer eller data) genom att upprätthålla övertygelsen om patientens hälsostatus och fungerar som en online agent som planerar och omplanerar som åtgärder utförs och nya observationer erhålls. Detta ramverk utvärderades med hjälp av verkliga patientdata från en elektronisk hälsojournal. Resultat: Resultaten visar genomförbarheten av detta tillvägagångssätt; en sådan AI-ram överträffar enkelt nuvarande behandling-som-usual (TAU) case-rate/fee-for-service modeller av hälso-och sjukvård. Kostnaden per enhet av utfallsförändring (CPUC) var $ 189 vs. $ 497 för AI vs. TAU (där lägre anses optimal) - samtidigt som AI-metoden kunde få en 30-35% ökning av patientens utfall. Genom att justera vissa parametrar för AI-modeller kan denna fördel ytterligare förbättras, vilket ger cirka 50 % mer förbättring (utfallsförändring) för ungefär hälften av kostnaderna. Slutsats: Med tanke på noggrann design och problemformulering kan ett AI-simuleringsramverk approximera optimala beslut även i komplexa och osäkra miljöer. Framtida arbete beskrivs som beskriver potentiella forskningslinjer och integration av maskininlärning algoritmer för personlig medicin.
Arbetet av Bennett och Hauser REF diskuterar utvecklingen av en allmän klinisk artificiell intelligens ram för kliniskt beslutsfattande över timepans.
Artificial Intelligence Framework for Simulating Clinical Decision-Making: A Markov Decision Process Approach
{'venue': 'Artificial Intelligence in Medicine. 57(1): 9-19. (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}