在临床环境中采购,整合,监测和评估人工智能工具的框架:系统审查

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 临床实施科学 临床实施科学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 工具在医学中的采用量急剧增加,但由于缺乏标准化框架,临床实施滞后.
• 现有的研究往往缺乏关于在医疗保健环境中采购,整合,监测和评估AI的有效方法的共识.

研究的目的:

• 系统地审查和总结现有框架,用于在临床实践中采购,实施,监测和评估AI工具.
• 在医疗保健中实施人工智能的共同主题和挑战.

主要方法:

• 根据PRISMA的指导方针,在多个数据库 (MEDLINE,Wiley Cochrane,Scopus,EBSCO) 中进行了全面的系统文献搜索.
• 包括的文章被分析为人工智能实施框架的数据,然后将其映射到Donabedian计划,做,研究,行动周期.

主要成果:

• 25篇文章符合纳入标准,揭示了透明度,工作流集成和绩效验证等共同主题.
• 计划领域 (84%) 在框架中最常见,而Do (52%) 和Act (24%) 领域的代表性较低.
• 报告指出,来自中低收入国家和中低收入国家作家的代表人数显著不足.

结论:

• 医疗保健专业人员发现人工智能工具的实施具有挑战性,特别是在整合 (Do) 和改进 (Act) 阶段,因为证据有限.
• 增加数据共享和知识翻译对于推进医疗保健中的AI和最大限度地提高临床效益至关重要.