人工智能 (AI) 在低资源环境中的护理点超声波 (POCUS) 应用:范围审查

科学领域:

• 医学诊断 医学诊断 医学诊断
• 人工智能的人工智能
• 护理中心超声波检查

背景情况:

• 人工智能的进步正在改变医学诊断,特别是在资源有限的环境中.
• 在低资源环境中,护理点超声波 (POCUS) 越来越重要.
• 将人工智能与POCUS集成为增强诊断能力提供了机会.

研究的目的:

• 在低资源环境中,审查POCUS中人工智能应用的现状.
• 确定这些环境中在POCUS中实施AI的关键挑战和局限性.
• 突出未来研究和开发的领域.

主要方法:

• 在SCOPUS,PUBMED和Google学者中进行系统的文献搜索.
• 对1196个已识别的记录进行选,最终审查包括29项研究.
• 分析重点是深度学习算法用于POCUS操作和在资源有限的环境中的解释.

主要成果:

• 大多数审查的研究都使用了低收入和中等收入国家 (LMICs),农村地区和紧急情况下的POCUS深度学习.
• 确定的局限性包括概括性问题,数据稀缺性,研究差异,患者合规性和道德问题.
• 在POCUS设备,协议和算法中缺乏标准化,这对AI集成构成了重大障碍.

结论:

• POCUS人工智能系统在改善医疗保健提供和弥合服务不足地区的诊断差距方面表现有前途.
• 解决已识别的局限性,如标准化和数据集可用性,对于有效的AI实施至关重要.
• 未来的研究应该集中在应用特定的AI开发和克服实施障碍,以加强POCUS AI在资源有限的环境中.