Role of Artificial Intelligence in Patient Safety Outcomes: Systematic Literature Review
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) provides opportunities to identify the health risks of patients and thus influence patient safety outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this systematic literature review was to identify and analyze quantitative studies utilizing or integrating AI to address and report clinical-level patient safety outcomes. METHODS: We restricted our search to the PubMed, PubMed Central, and Web of Science databases to retrieve research articles published in English between January 2009 and August 2019. We focused on quantitative studies that reported positive, negative, or intermediate changes in patient safety outcomes using AI apps, specifically those based on machine-learning algorithms and natural language processing. Quantitative studies reporting only AI performance but not its influence on patient safety outcomes were excluded from further review. RESULTS: We identified 53 eligible studies, which were summarized concerning their patient safety subcategories, the most frequently used AI, and reported performance metrics. Recognized safety subcategories were clinical alarms (n=9; mainly based on decision tree models), clinical reports (n=21; based on support vector machine models), and drug safety (n=23; mainly based on decision tree models). Analysis of these 53 studies also identified two essential findings: (1) the lack of a standardized benchmark and (2) heterogeneity in AI reporting. CONCLUSIONS: This systematic review indicates that AI-enabled decision support systems, when implemented correctly, can aid in enhancing patient safety by improving error detection, patient stratification, and drug management. Future work is still needed for robust validation of these systems in prospective and real-world clinical environments to understand how well AI can predict safety outcomes in health care settings.
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La notice
- Revue
- JMIR Medical Informatics
- Thématique
- Artificial Intelligence in Healthcare and Education
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Patient safetyArtificial intelligenceSystematic reviewClinical decision support systemMachine learningMEDLINEDecision treeComputer scienceMedicineDecision support systemHealth care
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui