在巴西资源有限的环境中诊断和选人工智能工具:系统性审查
Leticia Medeiros Mancini1, Luiz Eduardo Vanderlei Torres1, Jorge Artur P de M Coelho1
1Faculty of Medicine, Universidade Federal de Alagoas, Av. Lourival Melo Mota, S/n - Tabuleiro do Martins, Maceió, 57072-900, Brazil, 558232141461.
JMIR AI
|September 10, 2025
概括
人工智能 (AI) 在巴西医疗保健中提供了巨大的潜力,特别是在资源有限的环境中进行诊断和查. 这次系统审查发现AI工具是有效的,机器学习是最常见的算法.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 公共卫生技术 公共卫生技术
背景情况:
- 人工智能 (AI) 对全球医疗保健系统具有变革性的潜力.
- 巴西正在积极探索人工智能应用,特别是在医疗保健的诊断和查工具中.
- 巴西的资源有限的环境是卫生领域人工智能实施的重点.
研究的目的:
- 系统地审查巴西医疗保健中的AI应用.
- 专门分析在巴西资源有限的医疗保健机构中人工智能工具的使用情况.
- 评估巴西人工智能的有效性和实施考虑因素.
主要方法:
- 从1993年到2023年,对6个数据库 (PubMed,Cochrane,Embase,Web of Science,LILACS,SciELO) 的714篇论文进行了系统审查.
- 选择了25篇论文进行最终分析,并对接收器运行特征曲线下的面积,灵敏度和特异性的元分析.
- 使用随机效应模型来解决性能指标中的研究变异性.
主要成果:
- 眼科和传染病是人工智能工具的关键专业,研究集中在圣保罗 (52%).
- 机器学习是使用最多的AI算法 (44%). 综合灵敏度为0.81,特异性为0.74和AUC为0.83 (P<.001). 它们的分离值为0.81.
- 大多数举措都是公开的 (68%),通常需要标准计算机硬件和Windows操作系统,突出基础设施考虑.
结论:
- 人工智能诊断和选工具是平衡的,在巴西广泛应用.
- 人工智能工具的有效性得到了证明,但对二次测试的需求表明了未来研究的领域.
- 在巴西医疗保健中实施人工智能需要仔细考虑技术基础设施和财务限制.
