评估医学可信的人工智能数据质量的METRIC框架:系统性审查
Daniel Schwabe1, Katinka Becker2, Martin Seyferth2
1Division Medical Physics and Metrological Information Technology, Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Berlin, Germany. daniel.schwabe@ptb.de.
在医学中开发可靠的AI需要高质量的数据. 本研究介绍了METRIC框架,这是一个专门的数据质量框架,用于医疗深度学习培训数据,以确保公平性和稳定性.
科学领域:
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 深度学习 (DL) 的采用在包括医学在内的各个领域迅速增加.
- 在医疗保健中确保可信的人工智能是至关重要的,因为它对患者有重大影响.
- 数据质量是ML产品性能和监管批准的基本决定因素.
研究的目的:
- 系统地审查DL应用程序的现有数据质量框架.
- 在医学ML的背景下对数据质量进行综合知识.
- 为医疗培训数据提出一个专门的数据质量框架.
主要方法:
- 一个系统的文献审查,遵循PRISMA指南.
- 在 Web of Science,PubMed 和 ACM 数字图书馆进行的搜索.
- 从5408人的初始池中综合了120项符合条件的研究.
主要成果:
- 在医疗DL的数据质量框架中识别当前的知识差距.
- 开发METRIC框架,一个新的数据质量框架.
- 该METRIC框架包括15个意识维度,用于评估医疗培训数据.
结论:
- 该METRIC框架提供了一个结构化的方法来评估医疗培训数据集.
- 实施该框架可以减少偏见,提高稳定性,并提高医学ML模型的解释性.
- 这一框架有可能加速医疗人工智能产品的监管批准过程.
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