Augmented Reality in Medicine: Systematic and Bibliographic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Augmented reality (AR) is a technology that integrates digital information into the user's real-world environment. It offers a new approach for treatments and education in medicine. AR aids in surgery planning and patient treatment and helps explain complex medical situations to patients and their relatives. OBJECTIVE: This systematic and bibliographic review offers an overview of the development of apps in AR with a medical use case from March 2012 to June 2017. This work can aid as a guide to the literature and categorizes the publications in the field of AR research. METHODS: From March 2012 to June 2017, a total of 1309 publications from PubMed and Scopus databases were manually analyzed and categorized based on a predefined taxonomy. Of the total, 340 duplicates were removed and 631 publications were excluded due to incorrect classification or unavailable technical data. The remaining 338 publications were original research studies on AR. An assessment of the maturity of the projects was conducted on these publications by using the technology readiness level. To provide a comprehensive process of inclusion and exclusion, the authors adopted the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. RESULTS: The results showed an increasing trend in the number of publications on AR in medicine. There were no relevant clinical trials on the effect of AR in medicine. Domains that used display technologies seemed to be researched more than other medical fields. The technology readiness level showed that AR technology is following a rough bell curve from levels 4 to 7. Current AR technology is more often applied to treatment scenarios than training scenarios. CONCLUSIONS: This work discusses the applicability and future development of augmented- and mixed-reality technologies such as wearable computers and AR devices. It offers an overview of current technology and a base for researchers interested in developing AR apps in medicine. The field of AR is well researched, and there is a positive trend in its application, but its use is still in the early stages in the field of medicine and it is not widely adopted in clinical practice. Clinical studies proving the effectiveness of applied AR technologies are still lacking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».