人工智能在临床实践中的利用:对中国经验的系统审查

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的临床应用.
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究

背景情况:

• 人工智能 (AI) 正在越来越多地影响诊断和治疗规划等临床应用.
• 尽管人工智能取得了进展,但其与临床工作流程的整合,特别是在大群体中,仍然有限.
• 仔细,以证据为基础的评估对于在医疗保健中负责任地实施AI至关重要.

研究的目的:

• 综合现有关于AI在临床实践中的利用证据.
• 确定影响医疗保健环境中人工智能采用的关键促进者和障碍.
• 为有效的AI实施提供上下文相关的建议.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行了系统审查,搜索主要数据库 (科学网,Scopus,PubMed).
• 使用JBI和NOS工具进行了偏差评估.
• 数据提取包括研究设计,人口,人工智能技术,应用,临床问题和结果,使用NASSS框架进行组织.

主要成果:

• 包括28项研究,主要是横截面的,机器学习 (ML) 是最常见的AI技术.
• 人工智能结果专注于应用性能,临床疗效和患者在各种情况下的结果,如传染病和成像.
• 促进者包括感知到的效率和准确性,而障碍则涉及道德问题,用户接受,技术复杂性和信任.

结论:

• 临床实践中的AI为提高诊断准确性,工作流效率,患者参与度和成本效益提供了显著的潜力.
• 人工智能辅助的方法表现得与传统方法相当或超过.
• 提出了基于背景的建议,以促进人工智能集成和克服已识别的障碍,未来的研究重点是长期影响.