在癌症成像中对AI验证的技术和临床观点的差异:注意差距!
Ioanna Chouvarda1, Sara Colantonio2, Ana S C Verde3
1School of Medicine, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece. ioannach@auth.gr.
European radiology experimental
|January 15, 2025
概括
人工智能 (AI) 模型验证的良好实践对于癌症成像中的可靠AI至关重要. 这项研究发现了技术和临床组之间的差距和不同优先级,突出了对标准化AI验证准则的需求.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
背景情况:
- 人工智能 (AI) 模型验证对于可靠的AI至关重要,特别是在癌症成像领域.
- 目前的人工智能验证策略显示了技术组 (TG) 和临床组 (CG) 之间的差距和变化.
- 了解这些差异是弥合医疗保健人工智能技术临床差距的关键.
研究的目的:
- 讨论癌症成像领域内人工智能验证策略当前的差距.
- 检查和比较技术和临床专业人员之间的AI验证实践.
- 确定人工智能验证的趋势和模式,以指导未来的指导方针和培训.
主要方法:
- 一组关于AI验证主题的结构化问题被分发给医疗成像AI专业人士.
- 总共收集和分析了49个响应,以确定趋势和模式.
- 分析的重点是TG和CG之间的验证实践的共同点和差异.
主要成果:
- 技术小组优先考虑透明度和可追溯性,而临床小组强调可解释性.
- 技术小组可以从更多关注稳定性,稳定性和公平性的减缓中受益.
- 临床组对合成数据表示不情愿,并且可以从学习交叉验证和细分指标中获益.
结论:
- 在癌症成像中的AI验证理解和应用中存在显著的差距.
- 技术和临床组之间的不同优先级需要更大的AI验证实践的同质化.
- 这些发现可以为指导方针提供信息,以培训未来的AI在医疗保健专业人员中,并促进跨学科的信任和采用.
