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放射科医生选择AI供应商的10大标准 火速救兵2

2019-12-22

本文作者Sanjay M. Parekh博士,现为Signify Research Ltd高档剖析师。

现在,全球有超越150家独立软件供货商正在开发用于医学影像剖析的人工智能处理方案,因而,放射科医师在很多企业中选择适宜的供货商是一大应战。

以下是放射科医师在与医学影像AI供货商协作之前,应该考虑的10大要素:

1. 临床相关性

医院将人工智能运用于其临床作业流程的首要考虑是事务需求的相关性和契合度,人工智能处理方案是否真实处理了科室的需求?

在放射学范畴,人工智能稀有百个潜在的运用场景,但要点应该聚集于哪些AI能发生最大影响的范畴,如用自动化东西处理放射科医师的重复性使命,并为更杂乱的状况供给额定的信息和决议计划支撑。

针对临床相关性,放射科医师应该向AI供货商提出以下问题:

用例是一个值得用AI处理的问题吗?在放射科医师参加有限的状况下,快速且简单确诊的用例或许无法支撑AI。

-运用人工智能对确诊和医治决议计划有什么影响?它会改善患者的护理吗?

-放射科医师运用人工智能优先做的事项是什么?该怎么确认?

-人工智能处理方案在未来的几年里还会有意义吗?

2. 算法开发

人工智能第三次浪潮的鼓起,归因于从经典机器学习到深度学习办法的技能改动。人工智能供货商面对的应战仍然是削减终端用户的深度学习模型“黑盒”现象,因而算法开发所用的办法是要害。

放射科医师应该问的问题:

-运用了多少例图画来练习算法?

-这些图画是从人口统计数据和医学成像器械商那里取得的吗?

-谁给图片做了标明?开有经历的放射科医师仍是其他人?

-一般有多少放射科医师为每张标明做标明?假如有两名放射科医师对图画进行了标明,那么开发人员是否运用了第三名放射科医师来处理其间的差异?

-是否运用临床生物符号或活检来验证带标明的图画?

-用于练习和验证算法的图画数据集与用于测验算法的图画数据集是否不同?

3.临床验证

一旦开发出来,人工智能算法应该进行抱负的临床研讨,以测验其模型鲁棒性、准确性和复现性

放射科医师应该问的问题:

-什么类型的临床研讨用于验证?前瞻性研讨一起运用病例和非病例材料,其重要性大于回忆性研讨。

-临床研讨是否触及单个或多个读者?

-是单中心临床研讨仍是多中心临床研讨?与现有的临床实践比较,人工智能算法的功能怎么?AI处理方案应该等于或优于当时的实践规范。

4. 产品的监管

只要取得监管答应的处理方案才干用于临床实践。现在,已有57家供货商取得了美国FDA、CE Mark、PMDA和MFDS四大监管组织之一对77种医学影像机器学习算法的监管同意。

放射科医师应该问的问题:

-供货商是否有美国FDA的监管同意?假如是,它收到了什么类型的答应PMA仍是de Novo )?

-算法已悉数铲除,仍是只铲除部分?假如部分参加,哪部分被同意,为什么?这个标签清楚地标明给最终用户了吗?

-该处理方案是否在其他商场遭到监管?例如,在邦邻或其他首要商场?

-供货商是否有进一步的监管请求?

5. 作业流集成

人工智能处理方案的成果,需求无缝地集成到放射科医师首选的确诊检查器中。放射科医师应该能够检查和潜在地交互,在不影响生产力的状况下检查成果。

放射科医师应该问的问题:

-人工智能成果是否集成到PACS界面,或算法是否需求一个独自的用户界面来检查成果?

-人工智能的成果是否能够依据放射科医师的临床判别进行修改、承受或回绝?

-成果怎么显现?它们是作为图画上的叠加显现仍是作为独自的陈述显现?

– AI处理方案PACS /Modality供货商是否不可知?

6. 出资报答

放射科和医疗保健供给者期望看到人工智能处理方案的出资报答。

放射科医师应该问的问题:

-人工智能处理方案是生产力东西,仍是专心于质量改善的处理方案?缺少放射科医师的医疗服务供给商或许会垂青能进步生产率的AI算法,但其他供给商或许会垂青能进步确诊和医治决议计划质量的算法。

-人工智能处理方案是否改动确诊途径,为患者和医疗服务供给者供给价值?例如,削减侵入性手术的需求,然后下降患者的危险。

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