在clinicaltrials.gov注册的人工智能/机器学习研究:跨截面研究与时间趋势,2010-2023年
Shoko Maru1,2, Michael D Matthias3, Ryohei Kuwatsuru1,4
1Graduate School of Medicine, Juntendo University, Tokyo, Japan.
Journal of medical Internet research
|October 25, 2024
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 研究的增长很快,主要来自高收入国家. 然而,尽管AI/ML研究取得了进展,但在ClinicalTrials.gov上报告的结果仍然有限.
科学领域:
- 临床研究是临床研究.
- 人工智能 (AI) 是一种人工智能.
- 机器学习 (ML) 是指机器学习.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的领域正在经历显著增长.
- 目前尚不清楚这种扩展是否意味着研究质量的提高,还是现有问题的延续.
研究的目的:
- 分析AI/ML研究中的时间趋势.
- 为了识别随着时间的推移研究特征的变化,这些变化并非从汇总数据中明显.
主要方法:
- 在ClinicalTrials.gov上注册的AI/ML研究从2010年至2023年被确定.
- 如果AI/ML术语存在于标题,描述,摘要,干预,结果或关键词中,则将研究纳入.
- 系统性审查和元分析被排除在外.
主要成果:
- 大多数AI/ML研究不受FDA监管,常见的设计包括随机和前性.
- 新生体,神经系统和心血管疾病是常见的研究领域.
- 增长最快的特征包括高收入国家的位置,诊断/治疗重点,以及学术/医院赞助.
- 完成的研究中,只有5.6%的研究结果在clinicaltrials.gov上发布,这是一个持续的问题.
结论:
- 人工智能/ML研究的增长集中在高收入国家,低收入国家的代表性有限.
- 随机/前性设计和大型研究的增加表明,人们正在转向比较评估.
- 在ClinicalTrials.gov上报告有限的结果与AI/ML进步形成鲜明对比,并阻碍了减少偏见的努力.


