为人工智能模型建立严谨且高性价比的临床试验
人工智能
2024-07-30 v2 人机交互
摘要
人工智能（AI）与医学临床实践之间仍存显著鸿沟，主要由于缺乏严谨且高性价比的评估方法。最先进的和最实用的 AI 模型评估局限于医学数据集上的实验室研究或直接临床试验，后者要么没有，要么仅有患者为中心的对照。此外，临床医生在与 AI 协作中所扮演的关键角色常常被忽视，这对于确定其对临床实践的影响至关重要。本文首次强调了人工智能模型在临床实践中需要严谨且高性价比评估方法的关键必要性，提出包括患者/临床医生中心（双中心）AI 随机对照试验（DC-AI RCT）和基于虚拟临床医生的体外试验（VC-MedAI）作为有效的 DC-AI RCT 替代方案。利用 14 家医疗机构、125 名临床医生的 7500 条诊断记录，我们的结果表明 DC-AI RCT 的必要性以及 VC-MedAI 的有效性。值得注意的是，VC-MedAI 的表现与人类临床医生相当，复制了从前瞻性 DC-AI RCT 中获得的洞见和结论。我们设想，DC-AI RCT 和 VC-MedAI 将成为人工智能模型在临床实践中评估方法的关键性进步，提供一种类似前临床环境的设定，镜像传统医学，重新塑造开发范式，实现高性价比和快速迭代。中国临床试验注册：ChiCTR2400086816。
引用
@article{arxiv.2407.08554,
title = {Establishing Rigorous and Cost-effective Clinical Trials for Artificial Intelligence Models},
author = {Wanling Gao and Yunyou Huang and Dandan Cui and Zhuoming Yu and Wenjing Liu and Xiaoshuang Liang and Jiahui Zhao and Jiyue Xie and Hao Li and Li Ma and Ning Ye and Yumiao Kang and Dingfeng Luo and Peng Pan and Wei Huang and Zhongmou Liu and Jizhong Hu and Gangyuan Zhao and Chongrong Jiang and Fan Huang and Tianyi Wei and Suqin Tang and Bingjie Xia and Zhifei Zhang and Jianfeng Zhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08554},
year = {2024}
}
备注
24 pages