人工智能用于贫血查,诊断和管理
David B Olawade1, Yinka Julianah Adeniji2, Faithful A Olatunbosun3
1Department of Allied and Public Health, School of Health, Sport and Bioscience, University of East London, London, United Kingdom; Department of Research and Innovation, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, United Kingdom; Department of Business, Management and Health, York St John University, London, E14 2BA, United Kingdom.
Current research in translational medicine
|December 16, 2025
概括
人工智能 (AI) 提供了一种有希望的,非侵入性的贫血检测方法,特别是在资源有限的地区. 需要进一步的研究来应对公平的全球实施所面临的挑战.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 贫血影响全球超过16亿人,构成重大公共卫生挑战.
- 在低收入和中等收入国家,传统的贫血诊断受到侵入性手术,人事需求和基础设施不佳的阻碍.
研究的目的:
- 审查当前关于人工智能 (AI) 应用在贫血查,诊断和管理方面的文献.
- 检查人工智能方法,性能,挑战和贫血护理的未来研究方向.
主要方法:
- 进行了全面的叙事综合.
- 在PubMed,IEEE Xplore,Scopus和Web of Science数据库中进行了系统的搜索.
- 使用了额外的手工搜索和专家咨询.
主要成果:
- 人工智能模型在各种数据中显示出贫血检测的可变精度 (75-97% AUC).
- 机器学习算法展示了与研究环境中的标准血液检测相当的潜力.
- 智能手机和照顾点人工智能系统对资源有限的设置有希望,但现实世界的验证是有限的.
结论:
- 人工智能具有显著的潜力,可以提高贫血病护理的可访问性和效率.
- 解决数据标准化,算法偏见,监管问题和公平部署对于AI在贫血管理中的采用至关重要.
- 为了广泛的临床使用,在多种不同的人群和现实世界的环境中进一步验证是必不可少的.
