在医疗保健中解释人工智能模型:临床医师的图片指南
Ali Abbasian Ardakani1, Omid Airom2, Hamid Khorshidi3
1Department of Radiology Technology, School of Allied Medical Sciences, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
本综述介绍了医疗保健中人工智能 (AI) 模型的关键评估指标,重点是乳腺癌诊断. 了解这些指标有助于医生解释AI预测,并确保安全的临床整合.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 机器学习用于医疗保健
背景情况:
- 数字健康记录正在迅速扩大,需要先进的工具,如人工智能 (AI) 用于患者管理.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是开发可增强临床过程的预测模型的关键人工智能技术.
- 人工智能模型,特别是在医学成像中,为医生提供决策支持,提高效率和准确性.
研究的目的:
- 为没有人工智能专业知识的医生提供人工智能模型基本评估指标的可访问概述.
- 赋予临床医生知识,以解释,评估和比较AI模型性能.
- 促进人工智能工具安全有效地融入临床实践.
主要方法:
- 用超声波图像检测乳腺癌的四个真实世界诊断AI模型 (两个ML,两个DL) 的开发.
- 对23种常用的AI评估指标进行审查和简单解释.
- 实际计算和应用这些指标来解释和评估模型输出.
主要成果:
- 展示了23个评估指标的实际应用,用于评估AI模型在乳腺癌诊断中的性能.
- 提供了基于计算指标的模型预测和性能的清晰解释.
- 强调了解评估指标对于优化人工智能工具的重要性.
结论:
- 可访问的解释和AI评估指标的实际应用使医生能够有效地使用AI工具.
- 了解AI模型性能指标对于确保AI在临床环境中的安全性和有效性至关重要.
- 这一审查使医疗保健专业人员能够批判性地评估和优化人工智能模型,以改善患者护理.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
07:46Microfluidic Co-Culture Models for Dissecting the Immune Response in in vitro Tumor Microenvironments
Published on: April 30, 2021
相关概念视频
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Methods of Documentation VI: Case Management Model
For example, a patient with a chronic...
Current Trends in Nursing II
Models of Health Promotion and Illness Prevention I
The health belief model (HBM) attempts to predict health-related behavior in specific belief patterns. According to the HBM, a person's...
Models of Health Promotion and Illness Prevention II
The agent-host-environment model states that disease results...
Patient-centered Care
