Cartographie des considérations économiques dans la recherche clinique sur l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) a été rapidement adoptée dans la recherche clinique au cours de la dernière décennie, cependant l'étendue de l'intégration des considérations économiques dans cette littérature reste floue. Cette étude présente une analyse bibliométrique à grande échelle de la recherche clinique sur l'IA indexée dans le Web of Science. Les analyses temporelles couvrent la période 2000–2024 (54 219 études cliniques sur l'IA), tandis que la cartographie des réseaux, l'analyse des citations superposées et l'analyse de densité se concentrent sur l'instantané de 2024 (N = 14 995). Un indicateur basé sur un ratio a été utilisé pour suivre la prééminence relative des considérations économiques au fil du temps. Les résultats montrent une forte accélération des publications sur l'IA clinique après 2015, tandis que les études abordant explicitement le coût, le rapport coût-efficacité ou la charge économique sont restées constamment rares, représentant moins de 1 % de la production annuelle la plupart des années. Les analyses structurelles indiquent que les termes économiques sont étroitement liés aux mots-clés axés sur la modélisation et la prise de décision, mais ne forment pas de clusters thématiques indépendants. Bien que les études centrées sur l'économie obtiennent un impact normalisé modéré sur les citations lorsqu'elles sont présentes, leur faible fréquence limite leur influence structurelle. Ces résultats révèlent un déséquilibre persistant entre l'innovation méthodologique rapide et l'évaluation économique limitée dans la recherche clinique sur l'IA, soulignant la nécessité d'une intégration plus systématique des perspectives économiques pour soutenir un déploiement clinique durable.