Für diese Studie wurde eine systematische Literaturrecherche in den Datenbanken Embase, MEDLINE und CINAHL durchgeführt, um klinische Studien mit künstlicher Intelligenz zu identifizieren, die vor dem 3. Januar 2024 veröffentlicht wurden. Die Suchstrategie umfasste Schlüsselwörter und Medical Subject Headings (MeSH) Terme, die mit “Künstliche Intelligenz” und “Klinische Studie” in Verbindung stehen. Zusätzlich wurden die Referenzen der eingeschlossenen Studien manuell überprüft, um weitere relevante Studien zu identifizieren.
Jeder Artikel wurde unabhängig von zwei Forschern (R.Y. und S.V.N.) auf seine Eignung überprüft. Streitigkeiten wurden durch Konsultation eines dritten Forschers (Y.K.) gelöst. Studien wurden eingeschlossen, wenn sie: (1) einen signifikanten KI-Bestandteil enthielten, definiert als ein nichtlinearer Berechnungsmodell (z.B. Support Vector Machine, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke usw.); (2) in klinischen Umgebungen angewendet wurden, um das Gesundheitsmanagement der Patienten zu beeinflussen; und (3) als Volltextartikel in einer peer-reviewed, englischsprachigen Fachzeitschrift veröffentlicht wurden. Studien, die lineare Modelle verwendeten, Sekundäranalysen durchführten oder KI-Algorithmen nicht in die klinische Praxis integrierten, wurden ausgeschlossen.
Für jede eingeschlossene Studie wurden Informationen wie Geschlechterinformationen der Probanden, Land der klinischen Studiendurchführung, Einkommensniveau des Landes (basierend auf den Klassifizierungen der Weltbank), die Finanzierung usw. extrahiert. Alle extrahierten Informationen sind in der Supplementary Table 1 zu finden. Die PRISMA-Flussdiagramm der Suchstrategie kann in Supplementary Fig. 1 eingesehen werden.