임상 인공지능 연구에서 경제적 고려 사항 매핑

인공지능(AI)은 지난 10년간 임상 연구에 빠르게 도입되었으나, 경제적 고려 사항이 이 문헌에 어느 정도 통합되어 있는지는 명확하지 않습니다. 본 연구는 Web of Science에 색인된 임상 AI 연구에 대한 대규모 서지계량 분석을 제시합니다. 시간 분석은 2000년부터 2024년까지(54,219건의 임상 AI 연구)를 대상으로 하며, 네트워크 매핑, 인용 오버레이 및 밀도 분석은 2024년 스냅샷(N = 14,995)에 중점을 둡니다. 비율 기반 지표를 사용하여 경제적 고려 사항의 상대적 두드러짐을 시간에 따라 추적했습니다. 결과는 2015년 이후 임상 AI 출판물이 급격히 증가했음을 보여주지만, 비용, 비용효과성 또는 경제적 부담을 명시적으로 다룬 연구는 지속적으로 드물어 대개 연간 산출의 1% 미만을 차지합니다. 구조 분석은 경제 용어가 모델링 및 의사결정 지향 키워드와 밀접하게 연관되어 있지만 독립적인 주제 군집을 형성하지 않음을 나타냅니다. 경제 중심 연구는 존재할 경우 중간 수준의 정규화된 인용 영향을 보이나, 낮은 빈도는 구조적 영향력을 제한합니다. 이 결과는 임상 AI 연구에서 빠른 방법론 혁신과 제한적 경제 평가 사이의 지속적인 불균형을 드러내며, 지속 가능한 임상 적용을 지원하기 위해 경제적 관점의 보다 체계적인 통합이 필요함을 강조합니다.