迈向可信的智能临床决策支持系统：与眼科医生的用户研究

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将人工智能（AI）整合到临床决策支持系统（CDSS）中为改善医疗交付提供了重要机会，尤其是在眼科等领域。本文探讨了用于帮助眼科医生治疗糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的AI驱动CDSS的可用性和可信度。因此，我们创建了一个CDSS，并通过11名眼科医生的基于任务的半结构化访谈和问卷评估了其对效率、信息性和用户体验的影响。CDSS的可用性评分很高，SUS得分为81.75。此外，结果显示参与者认为CDSS将提高他们的效率和信息性，主要方面是将电子健康记录（EHR）和光学相干断层扫描（OCT）数据整合到单一界面中。此外，我们探索了AI组件的可信度方面，具体是OCT分割、治疗建议和视力预测。通过主题分析，我们确定了影响可信度和临床采用的关键因素。结果表明，从模型输入到输出的更大程度抽象与降低的信任度相关。根据我们的发现，我们提出了两项设计可信CDSS的指南。