通过人工智能推进感染预防和控制:对应用程序,障碍物的范围审查,以及决策支持检查清单

科学领域:

• 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
• 预防和控制感染的预防和控制.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地被探索用于增强医疗保健运营.
• 感染预防和控制 (IPC) 计划可以从人工智能驱动的解决方案中受益.
• 了解AI在IPC中的应用,障碍和风险对于有效实施至关重要.

研究的目的:

• 审查AI在医疗保健中的应用IPC.
• 在IPC中识别与AI实施相关的障碍和风险.
• 开发一个决策支持清单,以确保在IPC中安全采用人工智能.

主要方法:

• 通过PubMed,Scopus和Web of Science,对2014-2024年的研究进行了范围审查.
• 包括详细介绍IPC现实世界AI应用的研究,包括实施经验.
• 用专题综合来提取数据,并制定一个由41项组成的检查清单.

主要成果:

• 100项研究符合纳入标准,自2022年以来出版物激增.
• 机器学习是占主导地位的AI类型 (75%),主要用于预测分析 (53%).
• 主要障碍包括数据质量 (45%) 和技术/经济限制 (16%);运营失败 (35%) 和技术错误 (33%) 的风险.

结论:

• 人工智能对IPC具有重大潜力,特别是在早期检测和监测方面.
• 实施受到数据碎片化,整合问题和不同准备程度的阻碍.
• 提供了基于证据的检查清单,以指导IPC团队评估可行性并确保安全,可持续的AI采用.