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Bolton AI antimicrobial prescribing

The Impact of Artificial Intelligence-Driven Decision Support on Uncertain Antimicrobial Prescribing: A Randomised, Multimethod Study

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 42 medici prescrittori di antibiotici alle prese con vignette cliniche, un supporto decisionale IA con spiegazioni per il passaggio da endovena a orale non si è differenziato dalle sole informazioni standard per la maggior parte delle le decisioni di passaggio e i tempi di completamento.

N
42pazienti
Disegno
Studio randomizzato multimetodo su vignette, clinici randomizzati, UK
Esito
Differenza nelle decisioni dei clinici di switch da endovenoso a orale con vs. senza il CDSS AI, per vignetta e complessiva; usabilità (SUS) e accettazione (TAM)
Rilevanza
2Importante — uno dei diversi pilastri.
RisultatoLa maggior parte delle decisioni e dei tempi di completamento equivalenti; dove compariva una differenza il CDSS orientava i clinici verso il non switch (OR 0,13, IC al 95 % 0,03–0,50; p=0,0031). Spiegazioni consultate solo nel 9 % dei casi; SUS 72,3/100.
Bolton WJ, et al. Lancet Digit Health. 2025;7(11):100912. 10.1016/j.landig.2025.100912
Discussione e critica

Un raro sguardo randomizzato su come un CDSS AI plasmi realmente il comportamento prescrittivo: i clinici sapevano individuare e ignorare consigli errati, venivano influenzati soprattutto verso la prosecuzione della terapia endovenosa e quasi mai consultavano le spiegazioni — un risultato che fa riflettere per la progettazione dell'AI spiegabile. Vignette e non pazienti, 42 clinici autoselezionati reclutati tramite reti personali, e nessun dato di sicurezza o di esito.