Temuan lain dari para peneliti adalah bahwa penggunaan klinis alat AI tersebut sempat tinggi di awal, lalu menurun. Berdasarkan data yang diambil setelah lima bulan berjalan, hanya 41 dari 1.113 pemeriksaan (3,8%) yang dilakukan pada bulan tersebut yang memanfaatkan proses AI-TEC yang tersedia.
Angka ini kembali naik menjadi 259 dari 1.126 pemeriksaan (23%) pada bulan berikutnya, setelah para peneliti membuat sistem tersebut lebih cepat dan mudah digunakan, dengan pengurangan jumlah klik serta berkurangnya kebutuhan input manual dari staf.
"Pengalaman awal kami menunjukkan bahwa penerapan layanan kesehatan berbasis AI secara fundamental merupakan tantangan ekosistem," jabar tim peneliti.
"Efektivitasnya tidak bergantung pada kinerja algoritma individu semata, melainkan pada kualitas data, interaksi alur kerja, keterlibatan klinisi, tata kelola serta pemantauan yang memadai, dan nilai klinis yang terukur," imbuh mereka.
Temuan lain dari para peneliti adalah perlunya umpan balik yang cepat dan rutin dari para klinisi. Tujuannya agar AI dapat berkembang.
Dari penelitian ini, ada tiga poin yang diperlukan untuk mewujudkan keberhasilan klinik. Hal tersebut antara lain perlunya data berkualitas, optimalisasi operasional, serta umpan balik yang rutin dan cepat.
