Inteligência artificial explicativa no ultrassom médico: análise bibliométrica baseada em WoSCC, mapa de evidências e avaliação de concordância Scopus
MedicinaO que aconteceu
Inteligência artificial explicativa (XAI) agora é usado através de ultra-som médico, mas ainda não está claro se o campo se moveu para além de produzir telas de explicação. Esta revisão analisou se a recente expansão do XAI ultrassonográfico foi acompanhada por avaliação específica da explicação e validação clinicamente relevante, e se os padrões bibliométricos principais são consistentes entre as bases de dados. Web of Science Core Collection (WoSCC) e Scopus foram pesquisados por registros publicados entre 2010 e 2026 e indexados até 9 de julho de 2026. Após a desduplicação da base de dados cruzada, foram avaliados 1.745 registros únicos e construídos conjuntos de dados Broad e aninhados Core XAI. O WoSCC apoiou mapeamento bibliométrico e codificação de evidências estruturadas; os conjuntos de dados Scopus e Union foram utilizados para avaliar cobertura incremental e concordância entre bases de dados.
O que encontraram
As buscas recuperaram 2.706 registros e renderam 640 registros Union Broad e 514 registros Union Core XAI; os conjuntos de dados WoSCC primários continham 469 e 387 registros, respectivamente. As publicações aumentaram acentuadamente após 2023, com 2026 representando um ano incompleto. Predominou SHAP (186/387, 48,1%) e CAM/Grad-CAM (79/387, 20,4%). Uma explicação saída foi relatada ou exibida sem um procedimento de avaliação identificado em 280/387 estudos (72,4%), enquanto nenhuma explicação-avaliação explícita foi identificada nas fontes de evidência revisadas para 90/387 estudos (23,3%); apenas 17 (4,4%) relataram perito/leitor, fidelidade quantitativa ou estabilidade, ou avaliação clínica-útil. A validação externa foi relatada em 62/387 registros (16,0%), desenho prospectivo em 21/387 (5,4%) e desenho multicêntrico em 63/387 (16,3%). Os rankings de países e palavras-chave limpas foram altamente concordantes entre as bases de dados (Spearman rho = 0,90 e 0,91), enquanto Scopus adicionou 36,5% Broad e 32,8% Core XAI registros em relação ao WoSCC.
Por que isso importa
O XAI ultra-som expandiu-se rapidamente, mas o crescimento na literatura não foi acompanhado de maturidade comparável na avaliação da explicação referida ou validação clinicamente relevante. O progresso exigirá alegações de explicação e avaliação testáveis em condições realistas de aquisição e clínicas.
Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in medicine sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Explainable artificial intelligence in medical ultrasound: a WoSCC-based bibliometric analysis, evidence map, and Scopus concordance assessment
Zhenyu Shi, Zhen Hu, Chujun Wang, Chenyang Yu, Weiwei Zhang, Yuxin Luo, Chunquan Zhang