在中枢神经系统损伤的临床试验中对人工智能应用的系统性审查

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在诊断,管理和治疗中枢神经系统 (CNS) 损伤方面显示出巨大潜力.
• 评估AI在中枢神经系统疾病临床试验中的作用对于推进患者护理至关重要.

研究的目的:

• 在专门针对中枢神经系统损伤的临床试验中系统评估人工智能驱动方法的应用和结果.
• 识别人工智能算法的趋势,目标条件和报告这些试验中的结果.

主要方法:

• 在主要数据库 (ClinicalTrials.gov,PubMed,Ovid,Web of Science) 进行了系统的文献搜索,以对中枢神经系统损伤中的人工智能进行干预试验.
• 排除了针对神经退行性疾病的研究. 数据提取使用了一个定制设计的表格.

主要成果:

• 确定了51个针对中枢神经系统损伤的AI驱动的临床试验,重点是查,诊断,监测和治疗,主要是中风,创伤性脑损伤和脊髓损伤.
• 常见的AI算法包括CNN,XGBoost和KNN. 只有21.6%的人报告了结果,其中10人显示功能改善 (运动,吞,神经).
• 患者报告的结果指标 (PROM) 在25.5%的试验中被纳入.

结论:

• 人工智能越来越多地应用于中枢神经系统损伤的临床试验,特别是用于诊断和治疗.
• 结果的报告有限,PROMs的使用低,这表明许多人工智能干预措施处于临床转化早期阶段.
• 标准化试验设计,以患者为中心的结果措施和强有力的验证对于有效地将AI整合到临床实践中至关重要.