数据来源和人工智能技术在血管外科手术中的利用-一个范围审查
Katarzyna Powezka1,2,3, Karin Slater2, David Brind2
1Birmingham Vascular Centre, University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust, Birmingham, United Kingdom.
Frontiers in cardiovascular medicine
|May 22, 2025
概括
人工智能 (AI) 越来越多地用于血管外科手术,其中机器学习和深度学习占主导地位. 尽管文本数据丰富,但自然语言处理 (NLP) 仍未得到充分利用,这凸显了人工智能在这一领域的错失机会.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 在外科手术中使用人工智能
- 血管外科研究 血管外科研究
背景情况:
- 人工智能 (AI) 的应用正在医疗保健领域不断扩大,包括血管外科手术.
- 自然语言处理 (NLP) 可以从非结构化的医疗文本中提取有价值的信息.
- 人工智能可以提高风险预测,支持决策,并改善临床试验招聘.
研究的目的:
- 审查血管外科人工智能算法的数据来源.
- 在血管外科手术中识别AI应用.
- 确定AI在血管外科研究中的目标期刊.
主要方法:
- 从1996年1月到2023年3月,对同行评审文章进行范围审查.
- 分析了342篇符合条件的文章,重点是人工智能,机器学习 (ML) 和深度学习 (DL).
- 根据手术领域,数据源和功能对AI应用进行分类.
主要成果:
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是普遍存在的AI技术.
- 大动脉,动脉疾病和外围动脉疾病是关键的研究领域.
- 人工智能算法主要用于预测建模,图像细分和诊断支持.
- 基于图像的数据是最常见的,其次是医疗记录和临床参数.
结论:
- 人工智能在血管外科的采用正在增长,具有多样化的数据源和应用.
- 自然语言处理 (NLP) 在血管外科研究中未得到充分利用,尽管有可用的文本数据.
- 优化数据源利用对于推进血管外科人工智能至关重要.
