在诊所部署的用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习系统的以人类为中心的评估

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深度学习算法有望改善临床工作流程和患者结果。然而，这些改进尚未在实际临床环境中得到充分展示。在本文中，我们描述了一项关于在诊所用于检测糖尿病眼病的深度学习系统的以人类为中心的研究。通过对泰国11家诊所的访谈和观察，我们描述了当前的眼部筛查工作流程、用户对AI辅助筛查过程的期望以及部署后的体验。我们的研究结果表明，若干社会环境因素影响模型性能、护理工作流程和患者体验。我们基于这些研究结果反思了在前瞻性评估模型准确性的同时进行以人类为中心的评估研究的价值。