Journal des citations pour l'incident 123

Répondu
Description: Epic System's sepsis prediction algorithms was shown by investigators at the University of Michigan Hospital to have high rates of false positives and false negatives, allegedly delivering inaccurate and irrelevant information on patients, contrasting sharply with their published claims.

Outils

Nouveau rapportNouveau rapportNouvelle RéponseNouvelle RéponseDécouvrirDécouvrirVoir l'historiqueVoir l'historique
Présumé : un système d'IA développé par Epic Systems et mis en œuvre par University of Michigan Hospital, endommagé sepsis patients.

Statistiques d'incidents

ID
123
Nombre de rapports
5
Date de l'incident
2021-08-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Le modèle de prédiction de la septicémie largement utilisé d'Epic est insuffisant chez les patients de Michigan Medicine
fiercehealthcare.com · 2021

Parmi environ 38 500 hospitalisations, les chercheurs ont déclaré qu'un algorithme exclusif de prédiction de la septicémie développé par Epic avait manqué les deux tiers des patients atteints de septicémie et généré de nombreuses fausses al…

Un échec épique : des revendications d'IA surestimées en médecine
mindmatters.ai · 2021

Epic Systems, la plus grande société américaine de dossiers de santé électroniques, conserve les informations médicales de 180 millions de patients américains (56 % de la population). Utilisant le slogan « avec le patient au cœur », il disp…

L'intelligence artificielle peut améliorer les soins de santé, mais pas sans surveillance humaine
pewtrusts.org · 2021

Chaque année 1,7 million d'adultes aux États-Unis développent [sepsis](https://www.mayoclinic.org /diseases-conditions/sepsis/symptoms-causes/syc-20351214), une réponse immunitaire sévère à l'infection qui tue environ 270 000 personnes. Dét…

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical
aclu.org · 2022

L'intelligence artificielle (IA) et les systèmes décisionnels algorithmiques - des algorithmes qui analysent d'énormes quantités de données et font des prédictions sur l'avenir - affectent de plus en plus la vie quotidienne des Américains. …

Epic révise l'algorithme de septicémie
beckershospitalreview.com · 2022
Réponse post-incident de Naomi Diaz

Epic a apporté des modifications à son modèle de prédiction de la septicémie dans le but d'améliorer sa précision et de rendre ses alertes plus significatives pour les cliniciens.

Un porte-parole d'Epic a déclaré à Becker's dans un communiq…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

Incidents similaires

Par similarité textuelle

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents