論文の概要: The Impact of Artificial Intelligence on Emergency Medicine: A Review of Recent Advances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14546v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 17:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:26:12.160830
• Title: The Impact of Artificial Intelligence on Emergency Medicine: A Review of Recent Advances
• Title（参考訳）: 人工知能が救急医療に与える影響 : 最近の進歩を振り返って
• Authors: Gustavo Correia, Victor Alves, Paulo Novais,
• Abstract要約: 人工知能(AI)は、診断プロセスを強化し、患者の結果を改善することで、救急医療に革命をもたらす。 機械学習とディープラーニングは、複雑な画像データの解釈において重要な要素であり、迅速で正確な診断を提供し、従来の診断方法を超える可能性がある。 これらの進歩にもかかわらず、AIを臨床実践に統合することは、データのプライバシ、アルゴリズムバイアス、さまざまな設定にまたがる広範な検証の必要性といった課題を提示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2544903230401084
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• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing emergency medicine by enhancing diagnostic processes and improving patient outcomes. This article provides a review of the current applications of AI in emergency imaging studies, focusing on the last five years of advancements. AI technologies, particularly machine learning and deep learning, are pivotal in interpreting complex imaging data, offering rapid, accurate diagnoses and potentially surpassing traditional diagnostic methods. Studies highlighted within the article demonstrate AI's capabilities in accurately detecting conditions such as fractures, pneumothorax, and pulmonary diseases from various imaging modalities including X-rays, CT scans, and MRIs. Furthermore, AI's ability to predict clinical outcomes like mechanical ventilation needs illustrates its potential in crisis resource optimization. Despite these advancements, the integration of AI into clinical practice presents challenges such as data privacy, algorithmic bias, and the need for extensive validation across diverse settings. This review underscores the transformative potential of AI in emergency settings, advocating for a future where AI and clinical expertise synergize to elevate patient care standards.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、診断プロセスを強化し、患者の結果を改善することで、救急医療に革命をもたらす。 本稿は、最近の5年間の進歩に焦点をあてて、緊急イメージング研究におけるAIの現在の応用についてレビューする。 AI技術、特に機械学習とディープラーニングは、複雑な画像データの解釈において重要な要素であり、迅速で正確な診断を提供し、従来の診断手法を超越する可能性がある。 論文の中で強調されている研究は、X線、CTスキャン、MRIなどの様々な画像モダリティから、骨折、気胸、肺疾患などの病態を正確に検出するAIの能力を実証している。 さらに、機械換気のような臨床結果を予測するAIの能力は、危機資源最適化におけるその可能性を示している。 これらの進歩にもかかわらず、AIを臨床実践に統合することは、データのプライバシ、アルゴリズムバイアス、さまざまな設定にまたがる広範な検証の必要性といった課題を提示している。 このレビューは、緊急時におけるAIの変革の可能性を強調し、AIと臨床の専門知識が患者のケア基準を高めるために相乗効果をもたらす未来を提唱する。

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