学术研究
AI辅助即时成像技术在临床决策支持中的系统评估
背景：人工智能（AI）与即时成像（POC）的结合已成为扩展诊断能力的有效手段，特别是在缺乏专科医生的情况下。然而，目前尚无系统性综述全面评估多种POC成像模式下的AI辅助临床决策支持系统、解释性实现及临床影响证据缺口。目的：系统评估和综合分析基于POC成像的AI临床决策支持系统的证据，特别关注任务转移潜力、解释性实现及临床结果证据。方法：研究者检索了PubMed、Scopus、IEEE Xplore和Web of Science（2018年1月至2025年11月），纳入了在POC临床环境中应用AI/机器学习系统的研究，并使用QUADAS-2评估方法学质量。结果：共纳入20项研究，涵盖15个国家约78,296名患者。研究涉及结核病、乳腺癌、深静脉血栓等多种疾病，使用超声、胸部X光、眼底摄影等成像方式。中位敏感性和特异性分别为92%和90.6%。65%的研究展示了任务转移潜力，非专科人员经过1小时培训后可达到专科水平。解释性AI（XAI）实施存在显著差距，75%的研究未提及解释性，10%提供了用户解释，但均未评估临床医生对解释的理解或XAI对决策的影响。结论：尽管AI辅助POC成像显示出良好的诊断准确性和任务转移潜力，但仍存在关键证据缺口，包括缺乏患者结局测量、解释性评估不足等问题。
#AI辅助诊断#即时成像#眼科技术
PubMed Ophthalmology #1/2
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