DecAide: מודל AI משפר החלטות חירום בטראומה אצל ילדים ב-64.4%
חוקרי דרקסל פיתחו את DecAide, מערכת AI לטיפול בטראומה אצל ילדים. ניסוי שנערך עם 35 רופאים ב-12 תרחישים הראה שיפור בדיוק שהגיע ל-64.4% בעזרת מידע והמלצות AI. זמן קבלת ההחלטה לא השתנה, אך אמון המשתתפים במערכת מעורב.
חוקרים מדרקסל מפתחים כלי AI להצלת חיים במצבי טראומה אצל ילדים
בעידן שבו טכנולוגיית הבינה המלאכותית (AI) משתלבת יותר ויותר בתחום הרפואי, נשאלת השאלה האם היא יכולה לסייע לרופאים במצבים קריטיים שבהם כל שנייה קובעת בין חיים למוות. חוקרים מאוניברסיטת Drexel University, בשיתוף עם מרכז Children's National Medical Center בוושינגטון די.סי., בדקו זאת במחקר חדשני שפיתח את DecAide – מערכת תמיכה בהחלטות המבוססת AI למצבי טראומה אצל ילדים.
המחקר נוהל על ידי Angela Mastrianni, דוקטורנטית בעבר מדרקסל וכיום עמיתת פוסט-דוקטורט ב-NYU Langone Health, וAleksandra Sarcevic, פרופסורית במכללה למדעי המחשב והאינפורמטיקה של דרקסל ומנהלת מעבדת מחקר למערכות אינטראקטיביות ברפואה. הממצאים הוצגו בכנס American Computing Machinery's Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW) ופורסמו בכתב העת Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction (DOI: 10.1145/3757512).
פיתוח DecAide: התאמה לצרכי הרופאים
הצוות תכנן את DecAide לאחר סקרים וראיונות עם ספקי טיפול רפואי דחוף. המערכת מציגה מידע מפתח מהיר וממוקד: גיל המטופל, נסיבות הפגיעה, סימני חיים חיוניים, עם הדגשת חריגות וקידוד צבעים לשינויים. קיימות שתי גרסאות:
- מידע מסוכם בלבד: סינתזה בזמן אמת של נתונים קריטיים.
- מידע + המלצות: הוספת הצעות טיפול כמו עירוי דם, ניתוח מוח או ניתוח חזה, כולל הסתברות להצלחה על סמך מודל סיכון שנבנה מנתוני Children's National Hospital.
המטרה: לסייע בקבלת החלטות מהירות במהלך החייאה של נפגעי טראומה ילדים, מבלי להאט את התהליך.
הניסוי: 35 רופאים, 12 תרחישים
בניסוי וירטואלי ממוחשב, 35 ספקי טיפול חירום משש מערכות בריאות התמודדו עם 12 תרחישי וינייטות מבוססי נתונים אמיתיים (ground truth). בכל תרחיש הוצגו נתונים בהדרגה, והמשתתפים נדרשו להחליט בזמן אמת על התערבויות מצילות חיים כמו:
- עירוי דם
- ניתוח מוח
- צינור חזה או דקומפרסיה
- אינטובציה
- ניתוח חזה
שלושה תנאים נבדקו בכל תרחיש:
- ללא תמיכת AI.
- מידע מסוכם AI בלבד.
- מידע מסוכם + המלצת AI.
הצוות תיעד למעלה מ-800 החלטות, השווה אותן לנתוני ה-ground truth ובדק גם השפעת אמון ובייאס על ידי הכנסת המלצה שגויה בכל שמונה החלטות.
תוצאות: שיפור משמעותי בדיוק
הדיוק עלה מ55.8% ללא תמיכה, דרך 56.3% עם מידע מסוכם בלבד, ל64.4% עם מידע + המלצה. זמן קבלת ההחלטות נשאר עקבי בכל התנאים, ובמקרים רבים המשתתפים החליטו לפני שהופיעה ההמלצה.
| תנאי | דיוק (%) |
|---|---|
| ללא AI | 55.8 |
| מידע AI | 56.3 |
| מידע + המלצה | 64.4 |
תפיסות המשתתפים: אמון מעורב
השימוש במערכת השתנה: 18 שקלו את ההמלצות רק אחרי שהחליטו, 12 התעלמו לחלוטין עקב חוסר ניואנסים, חוסר אמון או היעדר נתוני הבסיס. רובם העדיפו את המידע המסוכם על פני ההמלצות, וחששו מפגיעה באוטונומיה ובייאס.
"אין ספק שהטכנולוגיה יכולה להעשיר את עבודת האדם בהקשרים רפואיים, אבל חשוב להבין מתי ואיפה זה מתאים ומקובל כדי לנווט את האימוץ שלה."
Aleksandra Sarcevic, PhD
Mastrianni ציינה: "אנחנו רואים אימוץ הדרגתי של מערכות תמיכה בתחומים כמו רדיולוגיה, אבל עדיין יש היסוס בשימוש במצבים דינמיים וקריטיים כמו רפואת חירום. נדרש מחקר נוסף כדי לבנות אמון."
מסקנות והמלצות לעתיד
DecAide מוכיחה פוטנציאל לשפר התאמה לתוצאות אופטימליות במצבי חירום קריטיים מבחינת זמן, מבלי להחליף שיקול דעת אנושי. החוקרים ממליצים על מחקרים גדולים יותר עם מגוון רחב של מומחים ובתי חולים, פיתוח מדיניות ברורה והכשרה לרופאים. זהו צעד חשוב לעתיד שבו AI תומך בהצלת חיים בישראל ובעולם.