走向医疗保健中的负责任的人工智能 - - 了解现实世界的数据和证据

科学领域:

• 医疗保健 人工智能 (AI)
• 现实世界数据 (RWD) 使用情况
• 伦理的人工智能开发

背景情况:

• 医疗保健中的真实世界数据 (RWD) 人工智能提供了重大机遇,但也带来了复杂的挑战.
• 关键问题包括可解释性,透明度,安全性,有效性,偏见,公平,隐私,道德,问责制和利益相关者参与.

研究的目的:

• 确定在医疗保健AI中负责任使用RWD的关键问题.
• 为应对这些挑战制定共识建议.
• 为医疗保健人工智能生命周期管理建立一个全面框架的基础.

主要方法:

• 召集了一个多利益相关者专家小组 (医疗保健专业人员,人工智能开发人员,政策制定者).
• 在几个月内进行了面对面的会议,研讨会和广泛的审议.
• 专注于确定关键问题并制定基于共识的建议.

主要成果:

• 确定了关键的挑战:数据素养,文档,偏见缓解,隐私,道德和问责制.
• 建议建议:用于RWD的元数据标准,透明度框架 ("营养标签"),跨学科培训.
• 强调偏差检测/缓解策略和持续的监控/更新流程.

结论:

• 准则和资源对于开发安全,有效,公平和值得信赖的医疗人工智能应用程序至关重要.
• 提出的建议为整个AI生命周期中负责任地使用RWD提供了一个框架.
• 强调了文件,培训,透明度,问责制和多方利益相关者的参与的重要性.