将人工智能应用于结构化现实世界数据用于药监目的:范围审查
Stella Dimitsaki1, Pantelis Natsiavas2, Marie-Christine Jaulent1
1Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances en e-Santé - LIMICS, Inserm, Université Sorbonne Paris-Nord, Sorbonne Université, Paris, France.
应用于结构化真实世界数据 (RWD) 的人工智能 (AI) 显示出对药物监测的前景. 需要进一步研究可解释的AI和数据预处理协议,以确保药物安全.
科学领域:
- 药监和药物安全 药监和药物安全
- 医疗保健中的人工智能
- 现实世界的数据分析.
背景情况:
- 将人工智能 (AI) 应用于真实世界的数据 (RWD) 是药物监督的一个有前途的范式.
- 目前的研究往往侧重于非结构化的RWD,需要对结构化的RWD的AI应用进行调查.
研究的目的:
- 对AI在结构化RWD上用于药物监测的新兴使用进行范围审查.
- 确定这一领域的趋势和潜在的研究缺口.
主要方法:
- 基于PRISMA方法的范围审查.
- 通过PubMed通过MEDLINE搜索了2010年1月至2024年1月的研究.
- 基于人工智能方法,数据预处理,临床验证和可靠的人工智能标准的评估研究.
主要成果:
- 包括36项研究,在2019年后显著增加.
- 大多数研究都专注于使用非象征性AI检测药物不良反应,特别是随机森林.
- 电子健康记录是RWD的主要来源,往往缺乏互操作性;代码可用性和临床验证有限.
结论:
- 结构化RWD的人工智能对药物安全有希望,但需要进一步探索可解释和因果AI.
- 需要标准化的RWD预处理协议.
- 对敏感数据的评估程序需要进一步调查.
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