HEART 界面：可视化心胸重症监护室风险评分的不确定性

人工智能在支持临床决策方面具有重大潜力，特别是在心胸重症监护室(CT-ICU)等高压环境中。这些环境中的护理团队面临警报疲劳、人员快速轮换、时间敏感决策和海量数据等挑战。人工智能驱动的临床决策支持系统(AI-CDSS)可通过提供诸如检测和报告可能导致死亡率增加或再入院的不良事件风险评分等解决方案来帮助护理团队克服部分挑战，从而实现及时干预。风险评分的一个关键挑战是缺失数据，这可能在风险评分值中造成相当大的不确定性。人工智能临床决策支持系统很少传达风险评分不确定性，而这对临床决策的有效性和可靠性至关重要。在本文中，我们描述了 HEART 的界面设计过程，这是一个与临床和人工智能专家经过16个月迭代设计过程合作开发的人工智能系统，用于医院的 CT-ICU。HEART 交互界面将风险评分及其不确定性的可理解可视化集成到单元中所有患者的整体视图和特定患者的详细视图中。我们回顾了以用户为中心的设计过程，报告了专家走查研究的发现，并讨论了经验教训以及更广泛的影响。这项工作为人工智能衍生风险评分在关键护理应用中的不确定性可视化设计提供了宝贵见解。除了这些具体见解之外，我们的工作还说明了在关键环境中负责任地采用人工智能所需的全面、以人为中心的设计过程类型。