普通的AI：将智能决策支持融入关键的临床决策过程

临床决策支持工具（DST）通过提供数据驱动的见解，承诺改善医疗保健结果。虽然在实验室环境中有效，但几乎所有DST在实践中都失败了。实证研究表明，不良的环境适应性是其失败的原因。本文描述了一种全新的DST的设计和现场评估。它为临床医生的决策会议自动生成幻灯片，并微妙地嵌入机器预测。该设计借鉴了不显眼计算的概念，即通过增强用户的常规，技术/人工智能可以对用户具有重要意义，同时保持不显眼。我们的现场评估表明，临床医生更有可能遇到并接受这种DST。根据他们的反馈，我们讨论了在DST设计中找到适当程度的不显眼的重要性及其复杂性，并分享了作为情境体验原型化关键人工智能系统的经验教训。