人工智能(AI)在提升妇女健康领域的诊断精准度、实现个性化治疗和支持临床决策方面展现出显著潜力，哈马德医疗公司(HMC)一组研究人员进行的研究和比较分析已对此进行了强调。
哈马德医疗公司(HMC)的Saheed Akinola Shittu、Hanen Mrabet、Sufia Athar、Mohamed Ezzeldin Gaber、Tamara Alshdafat、Salwa Alrawaili、Parwaneh Shibani、Lolwa Alansari和Moayyad Younis撰写的《人工智能对妇女医疗保健的影响：一项系统性综述》通过数据库搜索对相关领域文献进行了系统性分析，详细阐述了人工智能对妇女健康的影响。
该分析指出，人工智能在产科和妇科护理方面具有变革性潜力，在提高产科、妇科和生殖医学领域的诊断准确性方面已展现出实际能力。过去二十年间，人工智能应用已大幅扩展，涵盖从产前影像到妇科肿瘤学和生殖医学等广泛领域。
该研究对人工智能在妇女医疗保健中的当前应用格局进行了批判性评估，重点关注已确立的用例、方法论途径、验证经验以及实施挑战。它全面评估了人工智能对整个妇女医疗保健领域的影响，特别关注算法开发与临床整合之间的转化差距。
此外，该分析观察到相关出版物数量持续增长，学界对人工智能解决妇女健康复杂挑战潜力的兴趣日益增加，应用范围从自动分类胎儿脑部超声图像为正常或异常，到产科并发症预测模型和妇科癌症诊断支持系统。
该研究的详细信息和发现已发表在最新一期《卡塔尔医学杂志》上，并在QScience.com平台展示。研究人员指出，人工智能正在迅速改变医疗保健服务模式，对妇女健康产生重大影响。该研究综合了当前关于人工智能在妇女医疗保健中应用的证据，评估了这些应用的贡献和局限性，并确定了临床实施的关键挑战。
据研究人员称，他们通过在PubMed、Scopus、Web of Science和Cochrane Library等数据库进行系统性搜索，对产科和妇科领域的同行评审文献进行了全面分析。该分析揭示了产科和妇科各子领域中广泛的人工智能开发，特别是在产科影像、胎儿监测、妇科肿瘤学和分娩结果预测模型方面。
分析中既包含了机器学习(59%的研究)也包含了基于知识的系统(38%的研究)。大多数出版物(82%)展示了初步工作，如概念验证算法或方法，而临床验证数据大多未予报告。
然而，研究人员指出，关键实施挑战包括有限的外部验证、伦理问题以及对专业临床能力的需求。
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