如何在现有研究领域内，找到一个合适的论文选题？本篇将为您提供更多关于“人工智能在医疗健康中的应用与评估”方向的论文选题灵感。

01

利用人工智能与数字技术应对健康误导信息：公共卫生对策的范围性综述

https://doi.org/10.3390/healthcare13202623

人工智能和数字技术正被用于对抗关于健康的误导信息，目前应用集中在信息监测和传播领域，但存在地域发展不均、对弱势群体关注不足等挑战，未来需加强伦理规范和跨领域合作。

选题方向参考

研究设计和结果的异质性限制了研究结论的可比性，且大多数研究仅报告了代理指标 (如信息准确性、用户参与度)，而非直接的临床结局。证据存在地域不平衡性，美洲区域的研究占比过高，而非洲和东南亚区域的贡献有限。此外，语言限制和对同行评审文献的依赖可能导致相关文献被排除。另外，检索策略中包含“public health”这一关键词，可能无意间排除了工程学或计算机科学期刊上发表的相关AI检测或建模的研究——这些研究没有明确标识为与公共卫生相关。这种潜在的选择偏倚是本研究的方法学局限。最后，由于遵循了范围性综述的方法，因此未进行正式的风险评估，但这意味着无法对单项研究的质量作出判断。

02

罗马尼亚患者对基于人工智能和扩展现实技术的远程医疗的看法：一项横断面调查

https://doi.org/10.3390/healthcare13212672

罗马尼亚患者对AI (人工智能) 与XR (扩展现实技术) 辅助远程医疗接受度中等偏高。接受度主要受感知便捷性和支付意愿影响，与隐私担忧关系不大。提升普及度的关键在于优化体验、简化流程和明确价值。

选题方向参考

本研究为横断面自填式网络调查，易受选择偏差、共同方法偏差及社会期望效应影响。样本多为中年高学历者，代表性有限，且高龄组样本量较小，降低了检验年龄效应的统计力。尽管接受度指数内部一致性良好，但其将不同概念合并且缺乏外部效度；未测量数字素养、网络条件、健康状况及临床使用情境等潜在混杂因素。我们也未评估不同年龄对先前AI (人工智能)/XR (扩展现实) 接触的差异，未来应按年龄分层考察。由于量表将AI与XR合并，无法区分XR认知是否会进一步提升支付意愿，也无法识别XR功能对选择AI辅助就诊的增量影响。最后，本研究评估的为陈述性接受度与选择，而非真实行为，且将AI与XR置于同一框架中，可能掩盖了两种技术的差异化态度。

03

医疗保健中的人工智能：高校学生的看法与信心水平

https://doi.org/10.3390/healthcare13182312

一项对波尔图大学235名新生的调查显示，尽管学生普遍对AI在医疗保健中的应用持积极态度，但他们更信任医生，并对责任归属问题存疑，因此研究呼吁需加强相关的培训与讨论。

选题方向参考

本研究存在以下几项主要局限：样本量有限，且参与者性别分布不均，女性学生占主导。此外，课程出勤的非强制性可能造成潜在偏倚，因为选修此类课程通常意味着对学术领域有更高投入。在未来的研究中，探讨学业成绩与对AI看法之间是否存在关联或许具有意义。

该研究的设计本身也是一项局限，因为它既无法确立因果关系，也不能确保代表葡萄牙高等教育学生群体的总体情况。

04

实时人工智能与标准结肠镜在结直肠癌早期检测中的比较：一项系统综述与荟萃分析

https://doi.org/10.3390/healthcare13192517

研究显示，AI技术有望优化结直肠癌筛查，但其对关键临床结局的影响仍需更多研究验证。

选题方向参考

本研究存在若干值得讨论的局限性。首先，必须承认研究间存在异质性。这些随机对照试验在患者群体、内镜医师的专业水平、基线腺瘤检测率 (ADR) 以及所使用的特定计算机辅助检测平台等方面存在差异。其次，大多数试验在内镜医师层面均为开放标签设计，可能引入操作偏倚。第三，本文的荟萃分析终点指标 (息肉检出率 (PDR) 和腺瘤检出率 (ADR)) 均为中间结局指标；尽管它们是经过验证的替代指标，但研究人员无法直接得出人工智能辅助结肠镜检查能降低间期癌症发生率或改善患者生存率的结论；然而，长期随访数据是必要的。最后，应考虑这些研究结果在不同临床实践环境中的适用性。

05

人工智能辅助的聚焦心脏超声 (FOCUS) 在初级医疗中的诊断准确性

https://doi.org/10.3390/healthcare13212726

研究表明，受过培训的家庭医生使用人工智能辅助的聚焦心脏超声 (AI-FOCUS) 在初级医疗中对心功能减退、瓣膜异常和心包积液的早期筛查具有高诊断准确性，适合用于早期检测和分诊。

选题方向参考

尽管研究中的全科医生 (GPs) 接受了结构化的聚焦心脏超声 (FOCUS) 培训，但不同临床环境下培训质量和经验的差异可能限制了我们结果的可推广性。另一个主要局限与研究人群的人口学特征有关，正如Bullock-Palmer等人在其多中心心脏成像研究中强调的，多样化的人群抽样对于验证像FOCUS这样的诊断工具在不同人群中的适用性至关重要。最后，尽管我们的人工智能辅助系统在评估左心室射血分数 (LVEF) 和识别基础瓣膜异常方面表现良好，但在更高级的超声心动图评估中，其表现仍有限。

Healthcare 期刊介绍 

主编：Lorraine S. Evangelista, Baylor University, USA

期刊发表的原创理论和实证工作涉及医疗和健康保健相关的各个方面。

2024 Impact Factor：2.7 

2024 CiteScore：4.7

Time to First Decision：21.5 Days

Acceptance to Publication：2.6 Days