抗菌药物管理中的人工智能:对预测性能和诊断准确性的系统审查和元分析
Flavia Pennisi1,2, Antonio Pinto2, Giovanni Emanuele Ricciardi1,2
1PhD National Programme in One Health approaches to infectious diseases and life science research, Department of Public Health, Experimental and Forensic Medicine, University of Pavia, 27100, Pavia, Italy.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在抗微生物管理计划 (AMS) 中显示出强大的预测性能. 这些AI/ML工具可以增强决策,减少耐药性,并改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 传染性疾病 传染性疾病
背景情况:
- 抗微生物耐药性 (AMR) 需要改善抗微生物管理计划 (AMS).
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提供了增强AMS决策和患者结果的潜力.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析AI在AMS中的影响.
- 评估AI/ML工具在AMS设置中的预测性能和诊断准确性.
主要方法:
- 在2024年7月之前对主要数据库进行全面的文献搜索.
- 在AMS中包括AI/ML的观察性,队列和回顾性研究.
- 使用随机效应模型对AUC,精度,灵敏度,特异性,NPV和PPV的聚合效应大小的元分析.
主要成果:
- 80项研究 (从3,458项检索中) 符合纳入标准.
- 机器学习模型表现出强大的预测性能和诊断准确性.
- 聚合的结果显示,在各种AMS应用程序中显示出显著的性能指标.
结论:
- 人工智能和机器学习工具在AMS中表现出强大的预测能力.
- 在AMS中整合AI/ML有望实现更精确的处方和降低耐药性.
- 人工智能/ML可以优化资源利用,改善传染病管理中的患者护理.
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