人工智能,数据科学和可穿戴设备在头痛中的新兴临床相关性:叙述性审查

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 头痛疾病代表着全球健康的重大负担.
• 目前的诊断和治疗方法可以用先进的技术来改进.
• 人工智能 (AI),数据科学和可穿戴设备为头痛管理提供了新的工具.

研究的目的:

• 审查人工智能,数据科学和可穿戴设备在头痛研究中的关键概念和应用.
• 为了确定当前的趋势,成功和限制在使用这些技术的头痛疾病.
• 告知临床医生和研究人员关于人工智能和数据科学在头痛护理中的潜力.

主要方法:

• 在PubMed和IEEEEXplore的系统文献搜索中寻找相关研究.
• 叙事综述侧重于人工智能,数据科学和头痛可穿戴设备中的六个主要研究主题.
• 综合与诊断,预测,治疗,数据洞察,远程监控和用户体验相关的发现.

主要成果:

• 人工智能和数据科学在头痛诊断中达到高达90%的准确性,并且在预测治疗效果方面表现有希望 (40-83%).
• 这些技术有助于预测头痛轨迹,并揭示患者数据中隐藏的模式.
• 与人工智能集成的可穿戴设备增强了远程监控和偏头痛管理,据报道,用户的兴趣很高.

结论:

• 人工智能,数据科学和可穿戴设备具有巨大的潜力,可以彻底改变头痛研究和临床实践.
• 目前的应用在诊断,预测和个性化治疗方面显示出重大前景.
• 限制包括研究规模小,模型性能问题,缺乏外部验证,阻碍广泛的临床实施.