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摘要

背景:

诊断和治疗的数字化和自动化有望改变医疗保健的质量，改善患者的治疗结果，但与此同时，医疗人员供应不足、医疗专业人员工作量大、病例复杂性增加。临床决策支持系统(CDSS)通过处理大量患者信息的能力，已被证明有助于医疗专业人员的日常工作，但仍然缺乏采用和标准化评估。随着人工智能(AI)的兴起，CDSS成为自适应的类人技术，能够学习并注定会随着时间的推移改变其特征。然而，研究还没有反映出人类参与者和ai支持的CDSS之间有效协作的特征和要素。

摘要目的:

我们的研究旨在总结在直接的个人互动中影响医疗专业人员和ai支持的CDSS之间有效合作的因素。这些因素对于医疗专业人员、管理人员和技术设计人员考虑采用、实现和开发支持ai的CDSS至关重要。

方法:

根据PRISMA指南，我们进行了文献综述，包括三个不同的元数据库，筛选了1000多篇文章，并将其中101篇进行全文评估。最终，有7个符合我们的纳入标准，并对其进行了分析。

结果:

根据我们的研究目标，我们确定了似乎对医疗专业人员和ai支持的CDSS协作具有重要影响的技术特征和人为因素，即训练数据质量、性能、可解释性、适应性、医疗专业知识、技术专业知识、个性、认知偏见和信任。将我们的结果与非ai CDSS的研究结果进行比较，一些特征/因素保留了它们的重要性，而另一些特征/因素由于人类与ai交互的独特性而获得或失去相关性。然而，很少有研究提及与人工智能CDSS相关的理论基础和患者结果。

结论:

我们的研究全面概述了影响医疗专业人员和ai支持的CDSS交互与协作的相关特征和因素。目前，相当有限的理论基础阻碍了创造足够的概念和模型来解释和预测这些特征和因素之间的相互关系的可能性。为了对人类与人工智能合作进行适当的评估，应该考虑患者的结果和患者在决策过程中的作用。