The role of artificial intelligence in burn assessment, complication diagnosis, and outcome prediction: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Burn injury remains a major global health challenge, causing an estimated 180 000 deaths annually. The marked heterogeneity in burn severity, complications, and outcomes highlights the need for more objective and efficient evaluation strategies. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach to support clinical decision-making and improve patient care in this field. In this narrative review, we summarize the growing applications of AI in burn care, including the assessment of burn depth and total body surface area, monitoring of wound healing, prediction of postburn complications, and estimation of clinical outcomes. AI-based models have demonstrated strong performance in automating wound assessment, optimizing fluid resuscitation, and predicting complications such as sepsis, inhalation injury, and acute kidney injury. Furthermore, AI-driven prediction of mortality risk and hospital length of stay has shown potential to inform early interventions and improve resource allocation. Despite encouraging progress, most studies to date rely on small, single-center datasets and limited model validation, underscoring the need for larger, multi-institutional efforts, and standardized data sharing. Integrating AI into burn management holds great promise for enhancing diagnostic precision, forecasting outcomes, and personalizing treatment strategies. As these technologies advance, clinician familiarity and collaboration with AI tools will be critical to fully realize their potential in transforming burn care.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».