将人工智能应用于放射医学的医疗技术的经济评估：一项系统综述

《Cost Effectiveness and Resource Allocation》：Economic evaluations of healthcare technologies that incorporate artificial intelligence in radiology: a systematic review

　　

摘要

背景

由于人工智能（AI）在提高诊断准确性和优化医疗工作流程方面的潜力，其在放射学领域的应用变得越来越重要。本研究遵循科克伦（Cochrane）国际标准，对放射学中AI的健康经济评估进行了综述。

方法

在PubMed、Embase、Web of Science和Google Scholar中进行了系统性搜索，寻找从健康经济学角度评估放射学中基于AI的健康技术的研究。对数据进行了定性综合分析，并使用2022年健康经济评估报告标准（Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards 2022）对每项研究的质量进行了评估。该研究的PROSPERO注册号为CRD42024616818。

结果

共检索到938条记录，其中14条被纳入综述。大多数研究发表于2021年至2024年期间。美国和英国的研究数量最多，且大部分研究集中在高收入国家。成本效益分析是最常用的经济评估类型。X射线成像是最常分析的应用模式，尤其是在癌症检测方面，重点关注乳腺癌和肺癌。最常用的建模软件是TreeAge Pro，其次是R语言和Microsoft Excel。

结论

AI在放射学领域带来了显著的临床益处，但需要进行全面的长期经济评估才能全面评估其价值。高昂的初始投资、基础设施的改变以及持续的维护被视为主要障碍，尤其是在资源匮乏的环境中。未来的研究应优先考虑代表性不足的地区，并纳入多样化的患者群体，以提高研究结果的普遍性。

临床试验编号

不适用。