在初级保健中预测机器学习算法的证据可用性:系统审查
Margot M Rakers1,2, Marieke M van Buchem3, Sergej Kucenko4
1Department of Public Health and Primary Care, Leiden University Medical Centre, ZA Leiden, the Netherlands.
这项研究发现,初级保健中预测机器学习 (ML) 算法的证据往往缺乏,特别是在质量标准方面. 通过像荷兰AIPA这样的指导方针可以提高透明度和信任,以便更广泛地实施.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 初级保健研究研究初级保健研究
背景情况:
- 初级医疗保健面临着人口老龄化和人员短缺的挑战.
- 预测性机器学习 (ML) 提供了潜在的解决方案,但面临着关于验证和实施有效性的透明度和报告的担忧.
- 需要系统地评估初级保健中ML算法的证据基础.
研究的目的:
- 系统地识别用于初级保健的预测性ML算法.
- 评估这些算法在AI生命周期中的公开可用性证据.
- 评估初级保健中预测性ML算法的报告准则的遵守情况.
主要方法:
- 在多个数据库 (PubMed,Embase,Web of Science等) 进行了全面的文献搜索. 从2000年1月开始到2023年7月.
- 搜索包括同行评审的文献和注册数据库,用于FDA和CE标记的预测ML算法.
- 在所有AI生命周期阶段,根据荷兰AI预测算法 (AIPA) 准则要求评估证据的可用性.
主要成果:
- 确定了43个预测ML算法;25个商业可用 (FDA/CE标记).
- 大多数算法专注于心血管疾病和糖尿病,81%的算法是在过去5年发表的.
- 准备算法 (19%) 和影响评估 (30%) 的证据可用性最低,同行评审文献的可用性比监管数据库 (29%) 高 (45%).
结论:
- 迫切需要提高有关初级保健中预测性ML算法的质量标准的证据的可用性.
- 实施荷兰AIPA指南可以促进透明和标准化的报告.
- 改进的报告可以促进最终用户的信任,并促进这些技术的大规模采用.
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