أظهرت دراسة أجرتها فرق بحثية من جامعة دريكسيل بالتعاون مع مستشفى أطفال واشنطن أن التكنولوجيا الذكية الاصطناعية يمكن أن تُسهم في تحسين دقة قرارات العناية الطارئة، لكن قبولها يختلف بين الأطباء. شملت الدراسة 35 مقدم رعاية طبية من ستة أنظمة صحية، وتم اختبار أداءهم في مواقف طارئة محاكاة باستخدام نظام ذكاء اصطناعي مُصمم خصيصًا لتقديم دعم اتخاذ القرار في حالات إصابة طفولية حادة. تم تطوير نظام "DecAide" كعرض تفاعلي يُظهر معلومات مُلخَّصة عن المريض، مثل العمر، سبب الإصابة، ومؤشرات الحياة، مع تلوين التغيرات في العلامات الحيوية لجذب الانتباه. وُزِّع النظام على شكل نسختين: الأولى تُقدِّم فقط المعلومات المُلخَّصة، والثانية تُضيف توصية علاجية (مثل نقل دم أو جراحة عصبية) مع احتمالية نجاحها بناءً على نماذج تحليلية مبنية على بيانات من مستشفى أطفال واشنطن. أُجريت تجارب محاكاة مُخطَّطة بـ12 سيناريو، حيث عُرضت المعلومات تدريجيًا، وطلب من المشاركين اتخاذ قرارات فورية حول الحاجة لتدخلات حيوية. أظهرت النتائج أن دقة القرارات ارتفعت إلى 64.4% عندما وُفرت كل من المعلومات المُلخَّصة والتوصية، مقارنة بـ56.3% في حالة المعلومات فقط، و55.8% بدون أي دعم من الذكاء الاصطناعي. ورغم أن النظام لم يُبطئ من سرعة اتخاذ القرار، إلا أن كثيرًا من المشاركين اتخذوا قراراتهم قبل ظهور التوصية. كما كشفت الدراسة تباينًا كبيرًا في تقبل التوصيات. 18 مشاركًا أشاروا إلى أنهم نظروا في التوصية، لكن بعد اتخاذ قرارهم. و12 آخرين تجاهلوها، إما لعدم معرفتهم بأساس البيانات التي تُبنى عليها، أو لشكوكهم في مصداقية النظام. ورغم أن المشاركين أعربوا عن مخاوف من التأثير السلبي للذكاء الاصطناعي على استقلاليتهم في اتخاذ القرار، إلا أنهم أبدوا تقبلًا أكبر لعرض المعلومات المُلخَّصة. يُعد هذا التباين مؤشرًا على أن التحدي ليس فقط تقنيًا، بل نفسيًا وتنظيميًا. فرغم دقة نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالنتائج، لا تزال هناك حاجة لفهم كيفية دمجها بسلاسة في بيئة الطوارئ، حيث تُحسم قرارات حياة وموت في لحظات. يُوصي الباحثون بتوسيع الدراسة لتشمل عينات أكبر وتمثيلًا متنوعًا من التخصصات والمستشفيات، وتقديم دعم مهني وسياسات واضحة لقادة الرعاية الصحية لاتخاذ قرارات مبنية على معرفة متكاملة. كما يؤكدون أن نجاح هذه الأدوات يعتمد على بناء الثقة، وليس فقط على دقة التوصيات.