Цель: несмотря на обещания улучшить клинические исходы пациентов и поддержать процессы принятия клинического решения, клиническое использование моделей искусственного интеллекта (ИИ) у койки пациента не получило широкого распространения. Преобразование достижений в области изучения ИИ в ощутимые клинические преимущества необходимо для улучшения неонатального и педиатрического лечения критически больных пациентов. Этот систематический обзор направлен на оценку готовности моделей ИИ к применению в практике неонатальных и педиатрических отделений интенсивной терапии (НОИТ и ПОИТ) с оценкой рисков предвзятости и объективности.
Методы: систематический поиск был проведен в базах данных Medline ALL, Embase, Web of Science Core Collection, Cochrane Central Register of Controlled Trials и Google Scholar. Критерием включения исследования в обзор стало использование моделей ИИ в НОИТ и ПОИТ. Были извлечены дизайн исследования, цели, набор данных, уровень валидации, риск предвзятости и технологическая готовность моделей ИИ.
Результаты: из 1257 выявленных исследований 262 исследования были включены в данный обзор. Большинство исследований было проведено в НОИТ (66%) и большая часть из них страдала высоким риском предвзятости (77%). Недостаточный размер выборки стал основным источником риска предвзятости. Не было выявлено ни одного исследования, в котором бы модель ИИ была интегрирована в рутинную клиническую практику, в большинстве исследований модели ИИ находились на стадии прототипа или разработки.
Выводы: большинство моделей ИИ остаются на уровне тестирования или прототипа с высоким риском предвзятости. Наведение мостов между дизайном и клиническим применением моделей ИИ необходимо для гарантированной безопасности и высокого доверия к моделям ИИ. Специфические руководящие принципы и подходы могут улучшить клинические исходы при использовании моделей ИИ.
Подробнее: https://doi.org/10.1007/s00134-024-07629-8