Artificial Intelligence and Machine Learning in Transfusion Practice: An Analytical Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Transfusion medicine is vital to healthcare and affects clinical outcomes, patient safety, and system resilience while addressing challenges such as blood shortages, donor variability, and rising costs. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) presents new opportunities to improve clinical decision-making and operational effectiveness in this field. This structured narrative review identified and evaluated studies applying AI and ML in transfusion medicine. A search of PubMed and Scopus for articles published between January 2018 and April 2025 yielded 565 publications. Studies were included if they applied AI or ML techniques, focused on transfusion management or decision support, and were evaluated using electronic health records or expert review. Four exemplar studies were selected, each representing a distinct AI paradigm: supervised, unsupervised, reinforcement, and generative learning. These studies were critically appraised for methodological rigor, clinical relevance, and potential for implementation in practice. The reviewed studies reflected a clear shift from traditional analytic methods toward more advanced computational approaches to improve prediction accuracy, optimize resource allocation, and support clinical decision-making. Three overarching themes emerged: the need to balance model complexity with interpretability and clinical feasibility; the impact of data quality and preprocessing on model performance and fairness; and the barriers to broader applicability and cross-institutional deployment. As technological barriers continue to decline, future challenges will increasingly center on privacy regulations, infrastructure constraints, and aligning model complexity with practical utility. Thoughtful integration of these considerations through scalable, clinical-grade, and transparent solutions will be critical in realizing the full potential of AI and ML in transfusion medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».