Using AI-generated suggestions from ChatGPT to optimize clinical decision support

计算机科学 工作流程 冗余(工程) 相关性(法律) 人工智能 临床决策支持系统 人类健康 数据科学 机器学习 知识管理 决策支持系统 医学 数据库 操作系统 环境卫生 法学 政治学
作者
Siru Liu,Aileen P Wright,Barron L. Patterson,Jonathan P. Wanderer,Robert W Turer,S. Nelson,Allison B. McCoy,Dean F. Sittig,Adam Wright
出处
期刊:Journal of the American Medical Informatics Association [Oxford University Press]
卷期号:30 (7): 1237-1245 被引量:89
标识
DOI:10.1093/jamia/ocad072
摘要

To determine if ChatGPT can generate useful suggestions for improving clinical decision support (CDS) logic and to assess noninferiority compared to human-generated suggestions.We supplied summaries of CDS logic to ChatGPT, an artificial intelligence (AI) tool for question answering that uses a large language model, and asked it to generate suggestions. We asked human clinician reviewers to review the AI-generated suggestions as well as human-generated suggestions for improving the same CDS alerts, and rate the suggestions for their usefulness, acceptance, relevance, understanding, workflow, bias, inversion, and redundancy.Five clinicians analyzed 36 AI-generated suggestions and 29 human-generated suggestions for 7 alerts. Of the 20 suggestions that scored highest in the survey, 9 were generated by ChatGPT. The suggestions generated by AI were found to offer unique perspectives and were evaluated as highly understandable and relevant, with moderate usefulness, low acceptance, bias, inversion, redundancy.AI-generated suggestions could be an important complementary part of optimizing CDS alerts, can identify potential improvements to alert logic and support their implementation, and may even be able to assist experts in formulating their own suggestions for CDS improvement. ChatGPT shows great potential for using large language models and reinforcement learning from human feedback to improve CDS alert logic and potentially other medical areas involving complex, clinical logic, a key step in the development of an advanced learning health system.
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