AI.vs.Clinician: Unveiling Intricate Interactions Between AI and Clinicians through an Open-Access Database

人工智能（AI）在医疗领域中发挥着至关重要的作用，并有潜力革新医疗实践。然而，AI模型的成功和它们的影响取决于AI和医学专家之间的协同作用，其中临床医生扮演着主导角色。不幸的是，AI和临床医生之间错综复杂的动态和交互作用仍然未被发现，从而阻碍了AI被转化为医疗实践。为了解决这一差距，我们策划了一个开创性的数据库，名为AI.vs.Clinician。这个数据库是首个用于研究AI和临床医生之间交互作用的数据库。它来源于中国14个医疗中心对一种危及生命的医疗紧急情况——脓毒症——的7,500个协同诊断记录。对于从MIMIC数据库中精心选择的患者队列，AI相关信息包括模型属性、特征输入、诊断决策以及目前和未来三个小时内脓毒症发生的推断概率。临床医生相关信息包括查看的检查数据和顺序、查看的时间、有或没有AI协助的初步和最终诊断决策以及推荐的治疗。

研究AI和医生之间的互动，以解决AI在医疗实践中的转化问题。

通过构建AI.vs.Clinician数据库，研究AI和医生之间的互动和影响，以促进AI在医疗实践中的应用。

使用了来自14个医疗中心的7500个协作诊断记录，研究了AI模型的属性、特征输入、诊断决策以及对脓毒症发作的概率推断，以及医生的初步和最终诊断决策、推荐治疗等。该数据库可以为AI在医疗实践中的应用提供重要的参考和支持。

在医疗AI领域，还有许多相关研究，如“基于深度学习的医学影像分析”、“基于自然语言处理的电子病历挖掘”等。