专注审查用于婴儿疾病检测的人工智能
Katrin D Bartl-Pokorny1,2,3, Claudia Zitta1, Markus Beirit2
1Division of Phoniatrics, Medical University of Graz, Graz, Austria.
Frontiers in digital health
|December 10, 2024
概括
人工智能 (AI) 显示出用于检测婴儿疾病的前景. 本综述总结了2018-2022年婴儿健康中的AI应用,强调了深度神经网络和用于疾病预测的临床数据.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 儿科健康 儿科健康
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 越来越多的研究利用人工智能 (AI) 来检测和预测疾病,特别是在脆弱的婴儿群体中.
- 像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM) 的出现意味着人工智能的新时代,对医学研究的潜在影响尚未完全理解.
- 这项研究侧重于ChatGPT前的AI发展,用于婴儿疾病检测和预测.
研究的目的:
- 总结最近 (2018-2022) 在使用人工智能对婴儿的自动疾病检测和预测方面的进展,这在LLMs广泛影响之前.
- 分析研究活动的趋势,医疗状况,数据类型,人工智能方法和针对婴儿的人工智能研究中的性能指标.
主要方法:
- 在PubMed和IEEE Xplore的系统文献搜索中,寻找2018年至2022年间发表的原始文章.
- 从927的初始搜索中包含154篇文章.
- 分析随着时间的推移的研究趋势,并详细检查2022年关于医疗条件,数据类型,任务,AI方法和模型性能的文章.
主要成果:
- 从2018年到2022年,观察到婴儿健康人工智能研究活动的持续增加.
- "某些起源于围产期的疾病"是最常见的医疗重点.
- 临床,人口和实验室数据是常用的,深度神经网络是AI的主要方法,尽管传统方法仍然很相关.
结论:
- 人工智能显示出有很大的潜力来帮助婴儿的诊断程序.
- 这些发现表明,人工智能工具可以成为婴儿医疗保健中的宝贵资产.
- 未来的发展,可能由LLMs推动,预计将进一步推进AI应用在这个领域.
