Key points are not available for this paper at this time.
이 체계적 검토는 다양한 헬스케어 환경에서 임상 인공지능(AI) 개입의 비용 효과성, 유용성 및 예산 영향을 조사합니다. 종양학, 심장학, 안과 및 감염병을 포괄하는 19개의 연구는 AI가 진단 정확성을 향상시키고, 질 조정 수명 연수를 증가시키며, 주로 불필요한 절차를 최소화하고 자원 사용을 최적화함으로써 비용을 절감한다는 것을 보여줍니다. 여러 개입은 인정된 기준 이하의 점진적 비용 효과성 비율을 달성했습니다. 그러나 많은 평가가 AI 시스템의 적응적 학습을 시간에 따라 포착하지 못함으로써 이점을 과대평가할 수 있는 정적 모델에 의존했습니다. 또한 간접 비용, 인프라 투자 및 형평성 문제는 종종 보고되지 않아, 보고된 경제적 이점이 과장되었을 가능성을 시사합니다. 동적 모델링은 지속적인 장기 가치를 나타내지만, 포괄적인 비용 요소와 하위 그룹 분석을 통합하기 위한 추가 연구가 필요합니다. 이러한 발견은 헬스케어에서 AI의 임상적 약속과 경제적 복잡성을 강조하며, 향후 정책 및 실천을 효과적으로 안내하기 위해 맥락에 특화되고 방법론적으로 견고한 평가의 필요성을 강조합니다.
Arab et al. (Tue,)은 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: