迈向评估医疗AI系统安全性、可接受性与有效性的框架：初步综合
人工智能
2021-04-15 v1
摘要
人工智能（AI）在医疗领域的潜力早已被技术界所认识。近来，政策制定者亦认识到该潜力，导致全球范围内对医疗AI开发的大量公共与私人投资。尽管如此，除有限的成功案例外，AI系统在前线医疗中的实际部署仍然有限。原因众多，但一个主要因素是缺乏国际公认或形式化的监管标准来评估AI的安全性、影响与有效性。这是一个被广泛认识的问题，并有大量正在进行的研究与政策项目试图克服它。我们此处的意图是通过试图提出一个用于评估医疗AI系统安全性、可接受性与有效性的最小可行框架，来为这一解决问题的努力做出贡献。为此，我们在Scopus、PubMed和Google Scholar中进行系统检索，以确定1970年1月至2020年11月间发表的所有与以下评估相关的文献：输出性能；有效性；以及AI系统的真实世界使用，并根据评估阶段综合关键主题：临床前（理论阶段）；探索阶段；确证阶段；以及上市后监测阶段（监测）。成果是一个指导AI系统开发者、政策制定者和监管者充分评估用于医疗的AI系统的框架。
引用
@article{arxiv.2104.06910,
title = {Towards a framework for evaluating the safety, acceptability and efficacy of AI systems for health: an initial synthesis},
author = {Jessica Morley and Caroline Morton and Kassandra Karpathakis and Mariarosaria Taddeo and Luciano Floridi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06910},
year = {2021}
}