关于在临床流细胞计学中使用人工智能的建议
David P Ng1, Paul D Simonson2, Attila Tarnok3
1Department of Pathology, University of Utah, Salt Lake City, Utah, USA.
Cytometry. Part B, Clinical cytometry
|February 26, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以通过提高效率和准确性来增强诊断血液癌症的临床流细胞计. 本综述为流式细胞计量实验室开发,验证和监管AI工具提供了指导.
科学领域:
- 临床血液学 临床血液学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 流细胞计对于诊断血液性恶性瘤至关重要.
- 目前的方法依赖于专家对复杂数据的解释.
- 人工智能 (AI) 在数据分析和案例优先确定方面提供了潜在的进步.
研究的目的:
- 审查在临床流细胞计量中应用AI的关键考虑因素.
- 为人工智能开发和实施提供实际指导.
- 建议在临床实验室中对人工智能的监管框架.
主要方法:
- 对AI在流细胞计中的应用进行多学科利益相关者审查.
- 用例识别,风险评估,验证和计算因素的分析.
- 检查当前对AI在医学中的监管格局.
主要成果:
- 人工智能有可能提高效率,减少错误,并在流细胞计学中发现新的生物见解.
- 关键考虑因素包括适当的用例选择,严格的验证和计算基础设施.
- 现有的监管框架需要适应临床环境中的AI.
结论:
- 人工智能在临床流细胞计中的整合需要仔细的规划和验证.
- 为人工智能开发和实施提供了实际指导和监管建议.
- 随着人工智能技术在这个领域的成熟,需要持续更新和协作.
