利用人工智能减少药物错误的发生率:一个图书识别分析

科学领域:

• 图书统计学 图书统计学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 药物错误 (ME) 对患者安全和医疗保健结果构成重大威胁.
• 人工智能 (AI) 为改善药物管理和决策支持提供了一个有希望的技术解决方案.
• 了解人工智能减少ME的研究环境对于推进患者安全至关重要.

研究的目的:

• 想象和分析人工智能应用的全球研究成果,以减少药物错误.
• 确定关键主题,有影响力的出版物,以及人工智能驱动的药物安全研究的新兴趋势.
• 绘制科学工作在这个关键的医疗保健领域的传播和演变的地图.

主要方法:

• 从Scopus数据库中获取的184篇文章的图书统计分析.
• 使用VOS Viewer软件进行引用,关键字和网络分析.
• 检查了出版趋势,作者合作以及与AI和药物错误减少相关的主题集群.

主要成果:

• 自1991年以来,关于人工智能减少ME的出版物持续增加,到2023年达到顶峰.
• 经验研究,通常来自发达国家的多作者,主导着研究.
• 主要主题围绕药物管理的"6个权利" (正确的患者,药物,剂量,时间,路线,评估) 和患者安全.

结论:

• 实证研究对于验证AI在缓解药物错误方面的作用至关重要.
• 医学领域对人工智能越来越感兴趣,以提高药物管理安全性.
• 建议在不发达国家进行进一步的研究,以扩大AI在减少药物错误方面的范围.