The Potential of AI in Care Optimization: Insights from the User-Driven Co-Development of a Care Integration System.
The Potential of AI in Care Optimization: Insights from the User-Driven Co-Development of a Care Integration System.
复制标题
AI在护理优化中的潜力：从用户驱动的护理集成系统共同开发的见解。
DOI：
10.1177/00469580211017992
复制
发表时间：
2021-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schneider-Kamp A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schneider-Kamp A
从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并取决于不同提供者之间的护理整合。本定性研究调查了医院和养老院之间现有护理集成数字系统的用户体验，以及人工智能对其优化做出贡献的潜力。研究结果揭示了以下方面的挑战：(a)不及时的信息，(b)不相关的信息，(c)令人困惑的信息，(d)信息缺失，(e)信息过载，以及(f)信息多样性。人工智能可以通过以下方式解决这些问题：(i)识别和验证低质量信息，（ii）针对不同用户群体定位信息，（iii）可视化总结相关信息，以及（iv）联合呈现多个版本。这些发现的含义超出了护理整合的范围，为定性卫生研究的重要性提供了经验证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计提供了模型，以优化（卫生）护理过程。
Transitions from one level of care to another are complex processes that pose medical and organizational risks and depend on care integration between different providers. This qualitative study investigated user experiences with an existing digital system for care integration between hospitals and nursing homes, and the potential of artificial intelligence to contribute to its optimization. The findings reveal challenges regarding (a) untimely information, (b) irrelevant information, (c) confusing information, (d) missing information, (e) information overload, and (f) information multiplicity. Artificial intelligence could address these by (i) identifying and verifying low-quality information, (ii) targeting information for different user groups, (iii) visually summarizing relevant information, and (iv) jointly presenting multiple versions. The implications of these findings extend beyond the context of care integration, presenting empirical evidence for the importance of qualitative health research in, and a model for, determining the scope and design of future artificial intelligence solutions to optimize (health)care processes.
登录
查看更多内容
影响因子：
6.7
作者：
Eichler HG;Bloechl-Daum B;Broich K;Kyrle PA;Oderkirk J;Rasi G;Santos Ivo R;Schuurman A;Senderovitz T;Slawomirski L;Wenzl M;Paris V
通讯作者：
Paris V
影响因子：
4
作者：
Rubeis, Giovanni
通讯作者：
Rubeis, Giovanni
影响因子：
3.2
作者：
Hamilton, Jill B.
通讯作者：
Hamilton, Jill B.
影响因子：
64.8
作者：
McKinney, Scott Mayer;Sieniek, Marcin;Shetty, Shravya
通讯作者：
Shetty, Shravya
影响因子：
19
作者：
Saunders B;Kitzinger J;Kitzinger C
通讯作者：
Kitzinger C