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摘要问题：急诊科（EDS）中人工智能（AI）的整合提出了医疗保健部门内的机遇和挑战。尽管AI在提高运营效率和患者结果方面具有潜在的好处，但其有效实施仍然存在重大障碍。这些包括对特定技术的怀疑，例如自然语言处理（NLP）和AI驱动的机器人技术，以及EDS患者交流和人满为患的总体问题。了解医疗保健专业人员的看法和当前AI应用的功效对于优化这些解决方案至关重要。方法：本研究采用定量研究方法，利用有目的的抽样策略来收集从事EDS的医疗保健专业人员的数据。进行了一个结构化调查，其中包括李克特级问题，以评估受访者对AI集成及其各种应用的看法。分析的重点是确定现有AI算法的优势和局限性以及ED环境中面临的挑战。该研究旨在提供有关如何开发系统分类框架以应对这些挑战并提高AI解决方案有效性的见解。调查结果：调查结果表明，对AI在ED中的集成有很大的总体支持，受访者承认各种AI应用程序。尽管许多医疗保健专业人员认识到当前AI算法的有效性，但他们还强调了需要探索新方法的重大局限性。对NLP和AI驱动机器人技术的担忧很普遍，这表明需要在这些领域进行更多的教育和培训。此外，研究结果表明，通过实施量身定制的症状分类系统和AI辅助诊断工具，可以减轻常见的挑战，例如患者交流和拥挤。结论：该研究强调了AI在急诊室中的变化潜力，尤其是在提高诊断准确性和患者预后方面。通过解决已确定的局限性并增强对AI
在急诊室优化AI解决方案-Bioscene
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