急诊科大模型：死亡预测准确，临床影响有限！12月1日，发表在Nature Communications上的一项研究显示，对名为RISKINDEX的急诊科风险评估模型的试验表明，该模型虽然能准确预测死亡，但改变临床决策的作用不大。马斯特里赫特大学医学中心开展了一项随机对照试验，共1303名成年急诊患者被随机分为两组：一组接受标准护理（659人），另一组在标准护理基础上，医生可查看RISKINDEX的预测结果（644人）。结果显示，RISKINDEX在预测31天死亡率方面表现优异，其准确性显著高于传统的临床评分工具（如NEWS、APACHE II），并与临床医生的判断相当甚至更优。然而，尽管预测准确，RISKINDEX并未能实际改变临床诊疗。在644名可使用该工具的病例中，仅1例（0.16%）因此调整了治疗方案。临床医生普遍认为其附加价值有限，且未观察到其对患者结局产生积极影响。业界专家认为，仅有高预测准确性并不足以让机器学习工具在急诊科发挥临床影响。未来的模型设计需更注重以用户为中心，提升其可操作性、可信度与临床相关性，才能真正整合进工作流程并改善医疗决策。热门微博 科技快讯医疗大模型 人工智能
