人工智能VS救护人员，谁的现场决策更精准？

评估一个人的伤势有多严重，需要快速权衡许多不同的参数。如果医疗专业人员能够从人工智能工具中得到快速、生命关键的决策支持，将能够挽救更多的生命。这是瑞典查尔默斯理工大学、哥德堡大学和博勒斯大学的研究所展示的。

“如果严重受伤的人直接被送往综合性大学医院，生存机会会增加，因为那里有资源来处理各种类型的伤害。因此，我们需要能够更好地判断谁受了严重的伤，谁没有，以便每个人都能得到适当的护理，并且资源能够以最佳方式使用。”查尔默斯理工大学电气工程系的远程和院前数字健康研究小组Care@Distance的博士生安娜·巴基杜说道。

在最近发表的一项研究中，安娜·巴基杜及其合著者根据2013年至2020年接触救护车护理的成年人数据开发了五种不同的数学模型。

这些数据来自于瑞典创伤登记处超过47,000个真实事件，该数据还显示了这些人被送往的地方。

通过权衡一系列复杂变量，如呼吸频率、伤害类型、血压、年龄和性别，结果显示所有的人工智能模型在临床结果上都表现得比当时救护人员做出的运送决策更好。

很多严重受伤的患者被送往普通医院

结果发现，40%的严重受伤患者没有直接送往综合性大学医院。

同时，45%的非严重受伤患者被不必要地送往大学医院，因为他们的伤势可以在普通医院得到处理。

“救护人员经常面临困难和紧急的决策。我们希望更客观的决策支持系统能够充当一个‘额外的同事’，使工作人员能够看到更复杂的联系，并在伤势难以感知或评估的情况下三思而行。”安娜·巴基杜说道。

她举例说，年轻人（他们经常卷入交通事故）经常被认为比他们实际上严重受伤。

另一方面，老年人参与跌倒事故等事件时，通常被评估为轻伤，尽管他们的状况可能因为内出血等后果而突然变得危及生命。

在将技术投入使用之前还有几个步骤

尽管数学模型表明可以潜在地挽救许多人的生命，但救护人员在使用这项技术之前还有很长的路要走。

关键的一步是找到快速简便地将所有信息输入AI工具的方法，并且使服务能够与用户进行良好的互动。

“例如，我们能否与工具交流，以便双手都能空出来？在现有的工作流程和协议中如何与人工智能进行协作，当添加新数据时如何更新对工作人员的建议？在进行更多研究和原型工作时，我们需要测试并考虑这些事情。”安娜·巴基杜说道。

在人工智能服务能够成为救护人员日常工作的一部分之前，还需要进行大规模的临床试验。

“规定意味着这需要时间，而且对于人工智能还存在一些担忧。如果出现问题，后果可能很严重。所有引入医疗领域的东西都必须经过验证。与此同时，我们也知道，今天使用的一些方法并不总是最好的。在救护护理方面，对人工智能的研究并不多，我们希望我们的数学模型能够为工作环境提供适应性强的支持，并在长期内提供更加平等的护理。”共同作者、查尔默斯理工大学电气工程系副教授斯特凡·坎德福德说道。