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स्वास्थ्य देखभाल में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एकीकरण चिकित्सकों के कार्य में सहायता करने का मजबूत आश्वासन देता है, विशेष रूप से नैदानिक छवियों में। हम वास्तविक दुनिया के नैदानिक कार्य प्रवाह में चिकित्सा छवियों के लिए एआई कार्यान्वयन के प्रभाव का आकलन करना चाहते थे और छह चिकित्सा डेटाबेस की खोज करते हुए एक प्रणालीगत समीक्षा की। दो समीक्षक ने सभी रिकॉर्ड का द्विगुणा परीक्षण किया। योग्य रिकॉर्ड को विध METHODोलात्मक गुणवत्ता के लिए मूल्यांकित किया गया। रुचि के परिणाम एआई कार्यान्वयन के कारण कार्य प्रवाह के अनुकूलन, कार्यों के लिए समय में बदलाव, और चिकित्सक की कार्यभार थे। 13,756 रिकॉर्डों की स्क्रीनिंग के बाद, हमने समीक्षा में शामिल करने के लिए 48 मूल अध्ययनों की पहचान की। तीस-तीन अध्ययनों ने कार्यों के लिए समय को मापा, जिसमें 67% में कमी का रिपोर्ट किया गया। फिर भी, 12 अध्ययनों के तीन अलग-अलग मेटा-विश्लेषणों ने एआई कार्यान्वयन के बाद महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं दिखाए। हमने एआई उपयोग के अनुकूलन करने वाले पांच अलग-अलग कार्य प्रवाह की पहचान की। सबसे सामान्यतः, एआई पहचान कार्यों के लिए एक द्वितीयक पाठक के रूप में काम किया। वैकल्पिक रूप से, एआई ने सकारात्मक मामलों की पहचान के लिए प्राथमिक पाठक के रूप में काम किया, जिसके परिणामस्वरूप कार्य सूचियाँ फिर से व्यवस्थित करना या अलर्ट जारी करना शामिल था। केवल तीन अध्ययनों ने एआई उपयोग के माध्यम से बचाए गए समय के आधार पर कार्यभार गणनाओं की जांच की। यह प्रणालीगत समीक्षा और मेटा-विश्लेषण, वास्तविक दुनिया के नैदानिक छवियों में एआई अनुप्रयोगों द्वारा पेश किए गए दक्षता सुधारों का आकलन का प्रतिनिधित्व करता है, जो मुख्यतः अध्ययन में सुधारों का खुलासा करता है। हालांकि, उपलब्ध अध्ययनों में महत्वपूर्ण विषमता समग्र प्रभावीता के बारे में मजबूत निष्कर्ष निकालने में बाधा डालती है। स्वास्थ्य देखभाल कार्य प्रवाह में एआई की तकनीकी प्रगति को बेहतर ढंग से समझने के लिए मानकीकरण रिपोर्टिंग, प्रणाली एकीकरण का मूल्यांकन, और वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह पर आगे काम की आवश्यकता है। प्रणालीगत समीक्षा पंजीकरण: प्रोस्पेरो आईडी CRD42022303439, अंतर्राष्ट्रीय पंजीकृत रिपोर्ट पहचानकर्ता (आईआरआरआईडी): RR2-10.2196/40485।
Wenderott et al. (Mon,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
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