从试点到实践:利用技术准备水平绘制人工智能支持的孕产妇健康解决方案的范围审查协议

科学领域:

• 公共卫生
• 医疗信息学
• 全球健康

背景情况:

• 孕产妇死亡率是一个重要的全球卫生问题,不成比例地影响低收入和中等收入国家 (LMIC).
• 人工智能 (AI) 提供了潜在的解决方案来加强孕产妇医疗服务,并解决预防,检测和治疗方面的关键差距.
• 人工智能在LMIC产妇保健系统中的实际应用和发展需要进行系统评估.

研究的目的:

• 系统地绘制出在LMIC中为孕产妇健康提供人工智能解决方案的发展.
• 通过技术准备水平 (TRL) 框架评估这些人工智能解决方案的进步.
• 确定人工智能对孕产妇健康的实施中的促进者,障碍和研究缺口.

主要方法:

• 一个全面的范围审查方法,遵守PRISMA-ScR指南.
• 在主要数据库 (PubMed,EMBASE,IEEE Xplore等) 中进行广泛的文献搜索 和灰色文学.
• 包括2015年1月至2025年8月期间发表的关于人工智能解决母婴死亡直接原因的研究,通过叙事和表格方法进行数据综合.

主要成果:

• 该审查将绘制人工智能支持的孕产妇健康解决方案及其技术准备水平 (TRL).
• 它将描述AI在这个领域的发展程度和性质.
• 将确定关键的促进者,障碍和研究缺口,以为未来的战略提供信息.

结论:

• 人工智能对改善低收入国家/地区的孕产妇医疗保健具有重要意义.
• 了解人工智能解决方案的TRL对于引导它们从研究向实践的转变至关重要.
• 这一审查将为在资源有限的环境中推进人工智能对孕产妇健康的公平提供关键的见解.