Reinventarea suportului decizional clinic: Analiza datelor, inteligența artificială și raționamentul diagnostic

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o explorare cuprinzătoare și pătrunzătoare a IA în medicină, făcând subiectele complexe accesibile chiar și celor fără pregătire medicală. Este o resursă valoroasă pentru profesioniștii din domeniul sănătății și liderii din domeniul informaticii, deși unii cititori au considerat că anumite capitole sunt fragmentate și mai puțin relevante pentru clinicienii practicieni.

⬤ Cuprinzătoare și bine documentată
⬤ scrisă cu claritate și stil
⬤ accesibilă cititorilor care nu lucrează în domeniul medical
⬤ relevantă pentru profesioniștii din domeniul informaticii medicale
⬤ examinează tehnologiile actuale și inovatoare
⬤ abordează cu sinceritate provocările din cadrul AI și ML.

Capitolele pot fi fragmentate și uneori irelevante pentru clinicienii practicieni; poate să nu se concentreze asupra domeniilor de conținut promise.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Reinventing Clinical Decision Support: Data Analytics, Artificial Intelligence, and Diagnostic Reasoning

Conținutul cărții:

Această carte analizează în profunzime tehnologiile emergente care transformă modul în care medicii gestionează pacienții, subliniind în același timp faptul că cei mai buni practicieni utilizează atât inteligența artificială, cât și cea umană pentru a lua decizii.

Inteligența artificială și învățarea automată sunt explorate pe larg, cu explicații în limbaj clinic simplu despre rețelele neuronale convoluționale, propagarea înapoi și analiza imaginilor digitale. De asemenea, sunt discutate exemple reale de utilizare a acestor instrumente, inclusiv valoarea lor în diagnosticarea retinopatiei diabetice, melanomului, cancerului de sân, metastazelor canceroase și cancerului colorectal, precum și în gestionarea sepsisului sever.

Cu tot entuziasmul cu privire la inteligența artificială și învățarea automată, a fost, de asemenea, necesar să se sublinieze unele dintre criticile, obstacolele și limitările acestor noi instrumente. Printre criticile discutate se numără: lipsa relativă de dovezi științifice solide care să susțină unii dintre cei mai noi algoritmi și așa-numita problemă a cutiei negre. Un capitol referitor la analiza datelor analizează în profunzime noile modalități de efectuare a analizei subgrupurilor și modul în care acestea forțează cadrele medicale să regândească modul în care aplică rezultatele marilor studii clinice în practica medicală de zi cu zi. Această reevaluare afectează lent modul în care sunt tratate diabetul, bolile de inimă, hipertensiunea și cancerul. Cercetările discutate sugerează, de asemenea, că analiza datelor va avea un impact asupra medicinei de urgență, gestionării medicamentelor și costurilor asistenței medicale.

O examinare a procesului de raționament de diagnosticare în sine analizează modul în care sunt măsurate erorile de diagnosticare, care sunt erorile tehnologice și cognitive de vină și ce soluții sunt cele mai susceptibile de a îmbunătăți procesul. Sunt explorate metodele de raționament de tip 1 și de tip 2.

Erorile cognitive, cum ar fi părtinirea de disponibilitate, părtinirea afectivă și ancorarea.

Și soluții potențiale, cum ar fi Human Diagnosis Project. În cele din urmă, cartea explorează rolul biologiei sistemelor și al medicinei de precizie în sprijinul deciziilor clinice și oferă mai multe studii de caz privind modul în care IA de generație următoare transformă îngrijirea pacienților.