人工知能による医療利用結果の予測:広範囲のレビュー

科学分野:

• 医療における人工知能
• 医療サービス研究
• 予測分析

背景:

• AIは医療利用の予測にますます利用されています.
• 現存する研究にはデータ,方法,報告基準のギャップがあります.
• 医療における将来のAIアプリケーションを導くには,包括的な概要が必要です.

研究 の 目的:

• AIベースのヘルスケア利用予測の研究環境をマッピングする.
• データセット,方法論,成果,報告における傾向,ギャップ,機会を特定する.
• 医療計画におけるAIの信頼性と影響力を高めるための洞察を提供する.

主な方法:

• ジョアンナ・ブリッグス研究所の方法論に従って スコーピング・レビュー
• 3つの主要なデータベースを検索した (2025年1月まで).
• データセット,AI方法,予測された結果,および遵守に関するデータ (TRIPOD+AI)

主要な成果:

• 対象となった研究は121件で,大半が米国 (62%) であった.
• 電子医療記録 (60%) とクレーム (28%) が主要な情報源であった.
• アンサンブルモデル (66.9%) が優勢で,ディープラーニングは少ない (16.5%).
• 将来のイベント (90.1%),主に入院 (57.9%) を予測することに焦点を当てます.
• 一般的な報告は適度だが,TRIPOD+AIの遵守は限られている.

結論:

• プロセスやロジスティックに特化したイベントを含むように予測された結果を拡大します.
• AIアプリケーションを予測を超えてコホート選択とマッチングに拡張します.
• 距離ベースのアルゴリズムや ディープニューラルネットワークのような 十分に活用されていない AI 方法を探求します
• TRIPOD+AIの報告ガイドラインの遵守を強化し,信頼性と効果を向上させる.