임상 의사 결정 지원 시스템이 의학 교육의 자산이 될 수 있습니까? 실험적 접근 방식

Aug 06, 2023

BMC 의학 교육 23권, 기사 번호: 570(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

진단의 정확성은 적절하고 성공적인 의학적 의사결정의 주요 초석 중 하나입니다. 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)은 최근 의사의 진단 고려사항을 용이하게 하기 위해 사용되었습니다. 그러나 현재까지 교육 환경에서 의과대학생을 위한 CDSS의 잠재적 자산에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 우리 연구의 목적은 진단 성능을 평가하는 의과대학생을 위한 CDSS의 유용성과 그러한 소프트웨어가 자신의 진단 능력에 대한 학생들의 신뢰에 미치는 영향을 탐구하는 것이었습니다.

종이 사례를 바탕으로 학생들은 각각 CDSS와 교과서 등의 기존 방법을 사용하여 두 명의 서로 다른 환자를 진단해야 했습니다. 두 환자 모두 공통 질병을 갖고 있었는데, 한 환경에서는 임상 증상이 전형적인 것(편도선염)이었고, 다른 환경(폐색전증)에서는 환자가 비정형으로 나타났습니다. 우리는 사용된 리소스의 순서(CDSS 1차 또는 2차)를 변경하여 의과대학생의 진단 정확도를 평가하기 위해 2x2x2 피험자 간 및 피험자 내 클러스터 무작위 대조 시험을 사용했습니다.

4학년과 5학년 의과대학생은 두 사례에서 기존 방법이나 CDSS를 사용하여 똑같이 좋은 성적을 거두었습니다(t(164) = 1,30; p = 0.197). 진단의 정확도와 정확한 진단에 대한 신뢰도는 비정형 발표 조건보다 일반 발표 조건에서 더 높았습니다(t(85) = 19.97; p < .0001 and t(150) = 7.67; p < .0001). 이러한 결과는 반박합니다. 우리의 주요 가설은 학생들이 CDSS에 비해 기존 방법을 사용할 때 더 정확하게 진단한다는 것입니다.

4학년과 5학년 의과대학생은 기존 방법이나 CDSS를 사용하여 전형적인 또는 비정형 임상 증상이 있는 두 가지 일반적인 질병을 진단하는 데 동등하게 좋은 성적을 거두었습니다. 학생들은 일반적인 프레젠테이션을 통해 일반적인 질병을 진단하는 데 능숙했지만 이 시나리오에서 자신의 사실적 지식을 과소평가했습니다. 또한 학생들은 CDSS를 사용해도 추가적인 통찰력을 얻을 수 없는 것처럼 보이는 비정형 프레젠테이션이 포함된 어려운 사례를 제시했을 때 자신의 진단 한계를 인식했습니다.

동료 검토 보고서

진단 정확도는 적절하고 성공적인 의학적 의사결정의 주요 초석 중 하나입니다[1, 2]. 이미 의학도들은 스스로 진단을 내리고[3, 4] 이를 비판적으로 평가하는 중요한 기술에 점차 익숙해지고 있습니다[5, 6]. 학생들에게 진단 결론에 도달하는 방법을 가르치는 교수적 접근 방식은 시간, 국가, 의료 기관과 같은 요인에 따라 확실히 달라졌습니다[7, 8]. 또한, 기술 혁신은 적절한 진단을 내리는 방법을 가르치는 절차를 변화시키는 데에도 기여했습니다[9]. 기술 지원에 대한 그러한 예 중 하나는 현재 임상의[10]와 환자[11] 모두가 광범위하게 사용하는 디지털화된 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)입니다. 의과대학생을 위한 진단 과정 교육에서 CDSS의 잠재적인 유용성은 본 연구에서 더 자세히 탐구될 것입니다.

CDSS는 진단 프로세스를 용이하게 하기 위해 의료 의사 결정에서 비인격적인 지원을 제공하기 위한 소프트웨어입니다[12]. 현재 CDSS의 프로토타입은 이미 1950년대에 개발되었습니다[13, 14]. 시간이 지남에 따라 이러한 소프트웨어는 특히 디지털 기술의 발전과 환원주의적 진단 알고리즘 대신 거대한 데이터 샘플을 기반으로 한 인공 지능[15, 16]을 사용하여 점차적으로 더욱 정교해졌습니다. 오늘날 스마트폰[17]의 출현으로 일반 대중이 증상 검사기의 형태로 CDSS에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다[18]. 그러한 CDSS의 광범위한 보급을 고려하여 CDSS의 성능과 일반적인 의료 실무에서의 잠재적 유용성은 이미 광범위하게 연구되었습니다[19, 20]. 또한 Berner et. 알. 100개 이상의 까다로운 사례에 대해 4개의 CDSS 성능을 비교할 때 52%~71%의 정확도를 발견했습니다. 이는 이러한 시스템이 사전 정의된 가능한 진단 선택 중에서 올바른 진단을 제공했음을 의미합니다[21]. 시간이 지남에 따라 CDSS의 정확도는 증가했는데, Graber와 Mathew는 50개 이상의 서로 다른 까다로운 사례에서 처음 30개의 가능한 진단에서 올바른 진단을 명명하여 측정된 98%의 정확도를 보고했습니다[22]. 그러나 질병의 흔하지 않은 발현에 관해서는 불일치가 있는 것 같습니다. 예를 들어, Hill et al. 증상 확인자는 일반적인 증상에 대해 42%가 올바른 진단을 먼저 나열한 반면, 흔하지 않은 증상에 대해서는 4%만 나열한 것으로 나타났습니다[23]. 지난 10년 동안 증상 검사기의 정확성이 정체된 것으로 보인다는 점은 주목할 만하다[24].