《Journal of Forensic and Legal Medicine》：A systematic Review about the Evolving role of Artificial Intelligence in various fields of Forensic Medicine
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本研究系统综述人工智能在法医学中的应用，涵盖身份识别、病理学、影像学等领域。结果显示，AI通过机器学习和深度学习提升诊断准确率15%，优化数字取证流程，但存在数据代表性不足、外部验证有限及伦理风险等问题。未来需加强多模态数据整合和伦理规范制定。
乌兹玛·扎欣（Uzma Zaheen）|阿拉·拉卡（Allah Rakha）|库德西亚·哈桑（Qudsia Hassan）|穆罕默德·法尔汉·汗（Muhammad Farhan Khan）|萨琳·阿克塔尔（Sareen Akhtar）|阿纳姆·穆纳瓦尔（Anam Munawar）
巴基斯坦拉合尔健康科学大学法医学/医学法理学系
摘要：
目的
本研究系统地回顾了人工智能（AI）在法医学中的应用及其影响，重点探讨了AI在模拟人类认知过程、提高诊断准确性、模式识别以及提升法医学各领域运营效率方面的作用。
方法
使用“AI在法医学中的应用”和“机器学习在法医学分析中的运用”等关键词，在PubMed和Google Scholar上进行了系统性搜索，涵盖了2014年至2024年的相关文献。最初共识别出约1000篇文章，经过相关性、研究设计和质量筛选后，有100篇符合纳入标准。
结果
AI在法医学中的应用主要涵盖以下领域：个人身份识别、法医病理学、放射学与影像学、数字法医学、毒理学和法医人类学。与传统方法相比，机器学习、深度学习和神经网络模型在准确性、可重复性和效率方面均有所提升。例如，AI辅助的成像技术在死后骨折检测中减少了观察者间的差异；用于估计死亡时间的预测模型平均误差降低了15%。尽管取得了这些进展，但仍存在数据集规模小、代表性不足、外部验证有限以及伦理问题等挑战。
结论
AI通过提升诊断能力、简化工作流程和支持决策制定，显著改善了法医学的多个实践领域。然而，要实现更广泛的应用，还需要进行严格的验证、标准化和伦理监督。未来的研究应重点关注多模态数据的整合、数据集多样性的扩展，以及解决相关法律和伦理问题，以最大化AI在现实法医调查中的实用性。
部分摘录
引言
法医学在司法系统中发挥着关键作用，它运用科学原理进行刑事调查，帮助确定死因、分析物证，确保正义得到伸张。然而，法医学数据的复杂性和海量性带来了诸多挑战，包括人为错误的风险、偏见以及传统调查方法中的低效率。为解决这些问题，将人工智能（AI）引入法医学领域至关重要。
研究设计与注册
本项系统评价遵循系统评价和荟萃分析的优先报告要素（PRISMA）指南进行，以确保方法学的严谨性、透明性和可重复性。[8] 由于系统评价需要明确的研究问题和预定义的纳入标准，我们采用了PICO框架（目标人群、干预措施、比较对象、结果）来制定研究问题。
信息来源与搜索策略
为了找到关于人工智能应用的相关研究...
研究选择
在剔除重复记录后，共有54项研究被纳入本评价。这些研究根据其与法医学应用的相关性进行了单独分析。
研究特征
本评价纳入的54项研究涵盖了人工智能（AI）在多个法医学领域的应用，包括法医病理学、法医影像学、法医放射学、法医毒理学、法医人类学、法医精神病学和个人身份识别等。
讨论
研究结果表明，AI通过改善决策制定、数据分析和模式识别，在多个专业领域推动了法医学的变革。个人身份识别成为AI应用的重点领域，AI技术结合了成像、生物识别和深度学习技术，相较于传统方法取得了显著进步（参考文献23, 42, 26, 64, 65）。例如，研究A利用深度卷积神经网络（deep CNN）在500张尸体CT扫描数据集上实现了95%的面部识别准确率。
结论
目前来看，AI是一种非常有效的方法，尤其在法医学领域具有诸多优势。尽管如此，仍需考虑其局限性。AI在法医学的各个应用领域（从确定死因到识别个人身份）都具有重要意义。例如，在法医病理学领域，AI正被用于硅藻鉴定和虚拟尸检以辅助死因诊断。
未引用的参考文献
66.; 71.; 72.; 77.; 78.; 80.; 81.; 83.; 84.; 85.; 86.
