臨床人工知能研究における経済的考慮事項のマッピング

人工知能（AI）は過去10年間で臨床研究に急速に採用されてきましたが、経済的考慮事項がどの程度この文献に統合されているかは明確ではありません。本研究は、Web of Scienceに索引付けされた臨床AI研究の大規模な文献計量学的分析を提示します。時間的分析は2000年から2024年までの54,219の臨床AI研究を対象とし、ネットワークマッピング、被引用オーバーレイ、および密度分析は2024年のスナップショット（N=14,995）に焦点を当てています。比率ベースの指標を用いて、経済的考慮事項の相対的な重要性の推移を追跡しました。結果は、2015年以降の臨床AI出版物の急激な増加を示す一方、費用、費用対効果、または経済的負担を明示的に扱う研究は持続的に稀であり、多くの年で年次出版数の1％未満を占めています。構造解析は、経済用語がモデリングおよび意思決定志向のキーワードと密接に関連しているものの、独立したテーマクラスターを形成していないことを示しています。経済学に焦点を当てた研究は存在する場合、適度な正規化被引用影響を達成しますが、その低頻度は構造的影響を制限しています。これらの知見は、臨床AI研究における急速な方法論的革新と限られた経済評価との間の持続的な不均衡を明らかにし、持続可能な臨床展開を支援するためには経済的視点のより体系的な統合が必要であることを強調しています。