在乳腺癌查计划中实施人工智能的挑战:系统审查和安全采用框架
Serene Goh1, Rachel Sze Jen Goh2, Bryan Chong2
1Department of Surgery, National University Hospital, Singapore, Singapore.
Journal of medical Internet research
|May 15, 2025
概括
乳腺癌查中的人工智能 (AI) 面临着可重现性和信任等挑战. 本次审查综合了实施障碍,并提出了一个治理框架,用于人工智能在乳房影像和超声波的采用.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 人工智能 (AI) 显示出提高乳房扫描精度和效率的潜力.
- 人工智能的临床整合面临障碍,包括错误,培训需求和道德考虑.
- 报告指出,AI在乳腺癌查方面缺乏具体的框架.
研究的目的:
- 在乳腺查计划中实施人工智能的挑战.
- 利用实施研究综合框架 (CFIR) 为一个实际的AI治理框架.
主要方法:
- 使用关键词对3个数据库 (PubMed,Embase,MEDLINE) 进行系统审查:"人工智能"",监管"",治理"",乳腺癌"",查".
- 将人工智能原始研究纳入乳腺癌检测或实施方面的挑战.
- 在CFIR构造上映的发现的叙述综合.
主要成果:
- 包括20项研究,主要是人工智能增强型乳房学 (19项研究).
- 确定了关键挑战:可复制性,证据标准,技术,信任,道德/法律/社会问题以及收养后的不确定性.
- CFIR框架用于制定针对已识别的挑战的行动计划.
结论:
- 在乳腺癌查中实施人工智能需要一致性,强有力的证据,技术进步,用户信任和道德/法律框架.
- 这些发现为利益相关者提供了一个蓝图,以推动AI在乳腺癌查中的采用.
- 解决已识别的挑战对于成功整合人工智能至关重要.
关键词:
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