Yapay zeka (YZ), insan zekası gerektiren geleneksel olarak insanların yapmış olduğu görevleri gerçekleştiren bilgisayar sistemlerini içeren hızla büyüyen bir alandır. Tıp alanında, YZ hastalık teşhisi ve tedavisinde büyük etkiler yapabilme potansiyeline sahiptir. Derin öğrenme algoritmaları cilt kanseri sınıflandırmasında, septik hasta bakımında ve tıbbi görüntüleme tanılarında etkileyici kabiliyetlerini zaten göstermiştir. Ancak, bu modellerin pek çoğu gerçek dünya bağlamında yeterince test edilmemiş ve randomize kontrol edilmiş tıbbi çalışmalar tarafından desteklenmemiştir. Bu kanıtların eksikliği, klinik uygulamada kullanılan YZ sistemlerinde belirsizliğe ve potansiyel risklere katkıda bulunur. Tıptaki YZ konusunu daha iyi anlamak için, 2023'e kadar klinik uygulamada kullanılan YZ algoritmaları üzerine randomize çalışmaları analiz eden bir kapsamlı gözden geçirme yapılmıştır.

Bu gözden geçirme, gastroenterolojiye odaklanmak üzere 86 çalışmayı kapsamaktadır, bunu radyoloji, cerrahi ve kardiyoloji takip etmektedir. Çalışmaların çoğu, gastroenterolojideki doktorlara algoritma desteğinin değerlendirilmesine odaklanmaktadır. Yalnızca 18 çalışma, klinik uygulamada bakım yönetimi ile ilgili kalite parametrelerine YZ müdahalelerinin etkisini değerlendirmiştir. YZ sistemleri, insülin dozajının optimize edilmesi, hipotansiyonun izlenmesi, akut bakım oranlarının azaltılması ve prostat tümörlerinin yönetilmesinde umut vadetmektedir. Ayrıca, diyabetik retinopati riskini tahmin edebilir, ameliyat sonrası ağrıyı azaltabilir ve kanser mortalitesi ve inme riski konusunda karar destek sağlayabilir. Tıbbi görüntüleme açısından, çoğu çalışma, özellikle gastroenterolojide, derin öğrenme sistemlerini videolar aracılığıyla değerlendirmiştir, akademik literatürde ve düzenleyici onaylarda görüntü tabanlı algoritmalara hakim olan şekilde. Çalışmaların klinik uzmanlık alanlarına dağılımı, farklı popülasyonlar ve sağlık sistemleri üzerinde YZ sistemlerinin genelleştirilebilirliğini sağlamak için artan uluslararası işbirliği ve çok merkezli denemelere olan ihtiyacı göstermektedir. Ayrıca, araştırmacıların, çalışma tasarımlarının ve sonuç ölçütlerinin çeşitliliği konusunda eksiklikler bulunmaktadır; bu da klinik bağlamın ve hasta öyküsünün YZ karar verme süreçlerine dahil edildiği daha fazla araştırmaya olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu içerik, Medscape profesyonel ağına ait olan Univadis İtalya'dan YZ kullanılarak çevrilmiş ve insan editörleri tarafından gözden geçirilmiştir.