机构名称：
¥ 2.0
背景：临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分，它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能（AI）在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理，从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法：本系统评价实施了一种结构化的四步方法，包括在学术数据库（PubMed、Embase、Google Scholar）中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用，以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果：通过对 74 项实验研究的分析，确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域：（1）疾病的诊断和早期发现；（2）疾病过程和结果的预测；（3）未来疾病的风险评估；（4）个性化医疗的治疗反应；（5）疾病进展；（6）再入院风险；（7）并发症风险；（8）死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论：该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响，包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议：AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
人工智能用于临床预测
主要关键词
相关文件推荐
