摘要:背景:展示了人工智能(AI)驱动的自动病史采集系统与人工智能驱动的鉴别诊断列表对医生诊断准确性的有效性。然而,考虑到人工智能驱动的鉴别诊断列表的负面影响,例如遗漏(医生拒绝人工智能建议的正确诊断)和犯错(医生接受人工智能建议的错误诊断),应评估不带人工智能驱动的鉴别诊断列表的人工智能驱动的自动病史采集系统对医生诊断准确性的有效性。目的:本研究旨在评估带或不带人工智能驱动的鉴别诊断列表的人工智能驱动的自动病史采集系统对医生诊断准确性的有效性。方法:这项随机对照研究于 2021 年 1 月进行,纳入了 22 名在大学医院工作的医生。参与者需要阅读 16 个临床案例,其中 AI 驱动的真实患者病史为每个病例生成最多三个鉴别诊断。参与者被分为两组:有和没有 AI 驱动的鉴别诊断列表。结果:两组的诊断准确率没有显著差异(分别为 57.4% 和 56.3%;p = 0.91)。在 AI 生成的列表中包含正确诊断的案例对医生的诊断准确性显示出最大的积极影响(调整后的优势比 7.68;95% CI 4.68–12.58;p < 0.001)。在使用 AI 驱动的鉴别诊断列表的组中,15.9% 的诊断是遗漏错误,14.8% 是犯错错误。结论:医生使用人工智能驱动的自动化病史的诊断准确性在有和没有人工智能驱动的鉴别诊断列表的组之间没有差异。
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1. 引证、生效和范围 2. 2014 年单一来源合同条例修正案 3. 条例 2 的修正案(解释) 4. 条例 3 的替代(“国防目的”的含义) 5. 条例 4 的修正案(“合同完成日期”的含义) 6. 插入条例 4A(“合同价格”的含义) 7. 条例 5 的修正案(合同价值的计算) 8. 插入条例 7A(新合同的含义) 9. 条例 8 的修正案(单一合同的竞争程序) 10. 条例 9 的修正案(框架协议下签订的合同的竞争程序) 11. 插入条例 9A(合格国防合同的组成部分) 12. 插入部门标题和条例 9B(合同定价方法)和 9C(重新确定合同价格) 13. 条例修正案10(合同定价) 14. 修订第 11 条(确定合同利润率的步骤) 15. 删除第 12 条(一次性成本利润(“POCO”)调整的计算) 16. 修订第 13 条(按集团商定的费率) 17. 插入第 13A 条(与集团利润相关的成本) 18. 删除第 14 条(重新确定合同价格) 19. 修订第 15 条(目标成本激励费调整) 20. 修订第 16 条(确定最终价格调整的程序) 21. 修订第 17 条(最终价格调整的计算) 22. 修订第 18 条(确定合同利润率调整) 23. 修订第 19 条(确定允许成本) 24. 插入第 3 章(合同的替代定价) 25. 修订第20条(保存相关记录的义务)
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12 强制性保证 (a) 不涉及对某人因刑事犯罪而进行的起诉或惩罚,该犯罪是政治性质的犯罪,或根据被指控实施或曾经实施的情况,是政治性质的犯罪; (b) 不以因某人的种族、宗教、国籍或政治观点而对其进行起诉、惩罚或以其他方式对其造成偏见为目的; (c) 不涉及在某人已被(请求地名称)的主管法院或其他当局就该犯罪或由与该犯罪相同的作为或不作为构成的其他犯罪定罪、宣告无罪或赦免的情况下对该人的起诉;以及 (d) 不以评估或征收税款为主要目的。
