المنظر والتحديات في التقييمات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: مراجعة منهجية للمنهجيات

الملخص الخلفية لا يمكن تجاهل الإمكانيات التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي (AI) لتحويل الرعاية الصحية، وقد زاد تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال العقد الماضي. علاوة على ذلك، تتعرض أنظمة الرعاية الصحية لضغوط هائلة، ويعد التخصيص الفعال لموارد الرعاية الصحية النادرة أمرًا حيويًا لضمان القيمة مقابل المال. يمكن استخدام التقييمات الاقتصادية الصحية (HEEs) للحصول على معلومات حول التكلفة والفعالية. تعترف الأدبيات بأن إجراء مثل هذه التقييمات يختلف بين التقنيات الطبية (MedTechs) والأدوية، ويمكن أن توفر التقييمات ذات الجودة المنخفضة نتائج مضللة. تسعى هذه المراجعة المنهجية إلى رسم أدلة حول الجودة المنهجية العامة للتقييمات الاقتصادية الصحية لتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد المناطق المحتملة التي يمكن تحسين جودتها. استخدمنا قائمة التحقق المكونة من 35 عنصرًا التي وضعها دروموند وجيفرسون وأربعة مجالات إضافية اقترحها تيريكون وآخرون لتقييم الجودة المنهجية للتقييمات الاقتصادية الصحية الكاملة للتدخلات التي تشمل الذكاء الاصطناعي. النتائج حددنا 29 دراسة للتحليل. كانت الدراسات المدرجة لديها درجات إكمال أعلى للعناصر المتعلقة بتصميم الدراسة مقارنة بالعناصر المتعلقة بجمع وتحليل البيانات وتفسير النتائج. ومع ذلك، لم تتناول أي من الدراسات العناصر المتعلقة بالتكنولوجيا الطبية بشكل محدد. الاستنتاجات كان هناك عدد مقلق من التقييمات الاقتصادية الصحية الكاملة بالنسبة لعدد منشورات الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك الاتجاه هو أن عدد الدراسات في السنة في تزايد. يُظهر رسم الأدلة لجودة المنهجية لتقييمات HEEs للذكاء الاصطناعي الحاجة إلى تحسين الجودة، لاسيما في استخدام مقاييس الوكيل كنتيجة، والتقارير، وتفسير ICER.