放射学人工智能工具的成本效益:一个系统的审查

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 卫生经济学 卫生经济学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地集成到诊断成像中.
• 经济评估对于在放射学中持续实施AI至关重要.
• 目前关于人工智能在放射学中的成本效益的证据是有限的,并且在方法上是异质的.

研究的目的:

• 系统地审查有关人工智能在诊断放射学方面的干预措施成本效益的证据.
• 确定人工智能经济评估中未来研究的方法差距和优先事项.

主要方法:

• 一个符合PRISMA的主要数据库 (PubMed,Embase等) 的系统搜索. 是进行的.
• 包括评估基于人工智能的放射学干预与正式经济分析的研究.
• 综合健康经济评估报告标准AI (CHEERS-AI) 检查清单被用于评估.

主要成果:

• 十项研究符合纳入标准,主要使用理论建模 (马尔科夫,决策树,混合模拟).
• 九项研究报告了成本效益分析 (QALY),其中一项使用了因残疾调整的寿命年 (DALY).
• 大多数研究在模型特定假设下表明了潜在的成本效益,但缺乏前性的现实世界数据.

结论:

• 目前关于放射学人工智能成本效益的证据基础有限,基于模型,缺乏现实世界的前性验证.
• 方法的异质性阻止了元分析.
• 未来的研究应该利用标准化框架和经验临床数据进行强有力的经济评估,以指导人工智能实施.