Accelerating insight: the role of artificial intelligence in health economic analysis for ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Traditional health economic analysis is essential for guiding healthcare decision-making but is hindered by slow, resource-intensive processes. This review examines how recent advancements in artificial intelligence can automate and accelerate the core components of health economic analysis, from evidence generation to economic modeling and regulatory submissions, and explores the implications of this transformation for ophthalmology. RECENT FINDINGS: Recent proof-of-concept studies demonstrate that artificial intelligence can automate systematic literature reviews with high accuracy, significantly reducing screening times while matching or exceeding the sensitivity of human reviewers. In economic modeling, artificial intelligence systems can now autonomously write and adapt complex simulation code from textual descriptions, replicating the results of published models with near-perfect fidelity. Furthermore, to ensure rigor, new reporting guidelines like ELEVATE-GenAI are emerging alongside proactive regulatory position statements from health technology assessment agencies like NICE. While direct applications in ophthalmology remain in their early stages, these combined developments signal a transformative potential to accelerate the cost-effectiveness assessment of emerging sight-saving technologies. SUMMARY: Artificial intelligence-driven automation represents a paradigm shift in health economic analysis, enabling evaluations that once took months to be completed in a fraction of the time. This capability is particularly critical for ophthalmology's rapidly evolving technological landscape, enabling dynamic assessment of innovations from artificial intelligence-powered diagnostics and robotic surgical systems to novel gene therapies and advanced pharmaceuticals. Although challenges remain regarding analytical validity, bias amplification, and regulatory acceptance, the integration of artificial intelligence promises to accelerate evidence-based adoption of sight-saving technologies through responsive, context-specific economic insights.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».