临床医生的人工智能检查清单和评估问卷:瘤学家评估人工智能和机器学习模型的工具
Nadia S Siddiqui1, Yazan Bouchi2, Syed Jawad Hussain Shah3
1University of Washington School of Medicine, Seattle, WA.
JCO clinical cancer informatics
|September 17, 2025
概括
本研究为瘤学家介绍了在癌症护理中评估人工智能 (AI) 模型的实用工具. 这些检查清单和问卷帮助临床医生评估人工智能应用程序,以便更好地融入瘤学.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 瘤学正在与人工智能和机器学习快速发展,需要对人工智能模型进行仔细评估.
- 现有的AI评估指南是以开发者为重点的,缺乏临床适用性或瘤学特异性.
- 临床医生需要用户友好的工具来评估AI工具在他们的实践.
研究的目的:
- 为瘤学家提供评估人工智能模型的实用工具.
- 为高效的AI模型选制定一个"是"/"不"清单.
- 为深入评估人工智能模型创建一个开放式问卷.
主要方法:
- 开发了一个对/否检查清单和一个开放式问卷,用于AI模型评估.
- 结合了临床和人工智能研究人员的见解.
- 进行了两次文献搜索,并综合了24篇文章的发现.
- 分析了四个AI在瘤学中的应用.
主要成果:
- 创建了一个对/否检查列表,以对最佳标准进行快速AI模型评估.
- 开发了一份深入的问卷,用于全面评估人工智能模型.
- 通过AI在瘤学中的案例研究证明了评估工具的实用性.
结论:
- 开发的工具有助于瘤学家对AI模型进行有效的评估.
- 这些资源支持AI在瘤学的跨学科整合.
- 案例分析增强了对人工智能在癌症治疗中的应用的临床理解.
