Пациенты могут получить выгоду от более быстрого и эффективного внедрения инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики и лечения заболеваний - благодаря первым международным стандартам отчетности о клинических испытаниях ИИ.
По мере того, как оценка медицинских вмешательств с использованием машинного обучения или других систем ИИ переходит в клинические испытания , международная группа разработала рекомендации, направленные на повышение качества этих исследований и обеспечение прозрачности отчетности.
Использование этих международных рекомендаций позволит пациентам, специалистам в области здравоохранения и лицам, определяющим политику, быть более уверенными в том, является ли вмешательство ИИ безопасным и эффективным. Это ключевой шаг к созданию надежного ИИ в сфере здравоохранения.
Разработка новых руководящих принципов отчетности, расширяющих существующие рамки отчетности SPIRIT 2013 и CONSORT 2010, повысит прозрачность и надежность клинических испытаний, посвященных оценке решений искусственного интеллекта для здоровья.
Ожидается, что в будущих клинических испытаниях, оценивающих вмешательство искусственного интеллекта, - и часто требуется, - их публикации будут соответствовать новым стандартам. Руководство также поможет медицинским работникам, регулирующим органам, спонсорам и другим лицам, принимающим решения, оценить качество запланированных клинических испытаний и оценить, безопасен ли алгоритм и может ли он принести пользу пациентам.
Исследователи из Бирмингемского университета и университетских больниц Бирмингема NHS Foundation Trust (UHB) работали с ведущими учреждениями со всего мира, включая США и Канаду, и сегодня опубликовали свои выводы и новые рекомендации в журналах Nature Medicine , BMJ и The Lancet Digital Health .
Исследователи разработали дополнительное руководство для решения проблем, связанных с недостаточным качеством и непрозрачностью многих исследований ИИ. Это было подчеркнуто в исследовании, опубликованном в сентябре прошлого года под руководством нескольких тех же исследователей, которые подчеркнули, что менее одного процента из 20 500 проанализированных исследований, касающихся ИИ в области здравоохранения, были достаточно качественными, чтобы независимые зрители могли быть уверены в их результатах.
