人工智能在医疗决策中的可持续性：孟加拉国专家评估的关键因素

"这篇研究文章探讨了在医疗保健决策中应用人工智能（AI）的可持续性和关键因素，特别是在孟加拉国的背景下。作者通过采访35位医疗行业专家，识别并评估了15个关键的可持续性指标，利用聚类分析（K-均值和聚合聚类）对这些指标进行分类，以理解它们对医疗保健决策系统的重要性。研究表明，有六个关键指标对确保基于AI的医疗决策系统的可持续性具有高度的重要性且意见分歧较小。" 在医疗保健决策中，人工智能的引入带来了革命性的变化，它能够通过分析大量临床数据，帮助医生进行更准确的诊断和治疗选择。然而，AI技术的实施和持续使用需要考虑多方面的因素，包括技术的可靠性和稳定性、数据的质量和隐私保护、系统的易用性、医疗人员的接受程度、成本效益以及法规遵从性等。这些因素共同决定了AI在医疗保健领域的可持续性。 本文中，作者通过对孟加拉国医疗行业的专家访谈，揭示了这些关键因素在实际应用中的重要性。专家的见解被转化为量化数据，然后通过聚类分析进行分组，以便更深入地理解哪些因素可能对AI在医疗决策中的成功至关重要。聚类分析将指标分为三组，其中一组六个指标在保持高相对重要性的同时，专家间的意见分歧较小，这表明这六个指标是实现可持续性的核心。 这些关键指标可能包括技术更新和维护的频率、医疗专业人员的培训和适应性、患者的参与度、数据安全性和合规性、AI系统的成本效益以及医疗设施的基础设施支持。对于医疗从业者和政策制定者来说，理解并优先处理这些因素对于在发展中国家有效推广和应用AI技术至关重要。 研究强调了在医疗保健决策中应用AI时需要关注的关键可持续性指标，尤其是那些在孟加拉国等新兴市场中。这些发现可以指导决策者制定策略，确保AI技术的引入不仅能够提升医疗服务的质量和效率，还能在长期中保持稳定和可持续的发展。此外，这也为其他发展中国家提供了借鉴，帮助他们在引入AI技术时考虑到可能面临的挑战和需要解决的问题。