디자인과 인공 지능을 포함하는 임상 시험의보고에 대한 최초의 국제 표준은 전문가가 과대 연구의 문제를 해결하고 patients.While에 AI 특히 의료는 연료 흥분을 가지고 혁명을 수있는 가능성을 피해를 방지 희망 움직임에 발표 된 주변의 선별 및 진단 연구진은 이전에 현장 전문가의 국제적인 팀은 AI를 포함하는 임상 시험이되기 전에 기준의 엄격한 체크리스트를 충족 할 것으로 예상 될 아래 일련의 지침을 발표했다 research.Now 가난한 품질 천지 것을 경고했다 상단 journals.Robots에 게시 이상 lonelinessRead moreThe 새로운 표준을 동시에 는 BMJ 자연 의학 및 란셋 디지털 건강에 발표 된 임상 시험에 대한 기존 표준에 확대되고있는 장소에 넣어 줄이기 위해 영국 케어 가정에서 사용되는 의약품 진단 테스트 및 기타 개입 전에 십 년간 그들을 만들기 위해 MOR 전자 버밍엄 의료 팀의 멤버 AI의 사용에 전문 대학의 인공 지능 기반 systems.Prof 알라 스테 어 데니 스톤에 적합한 지침이 있는지 AI 시스템은 안전하고 건강에서 사용하기에 효과적 만들기 위해 매우 중요했으며 건강을위한 settings.œEvaluating AI 시스템은 차를 도로테스트 같은 비트.우리는 시장에 오는 새로운 차를 독립적으로 성능과 안전을 위해 테스트를하고 이러한 평가는 표준화 된 방법으로 표준 조건 하에서 수행 및보고 할 것으로 예상 그는 말했다.
œIt 사람은 AI 시스템과 같은 방법입니다.
우리는 그들이 새로운 국제 표준을 do.주장하는 일을 알아야합니다 Denniston 설계 제공 및 AI 임상 시험을보고하는 방법을위한 프레임 워크를 제공했다.
그에만 평균 시험이 더 나은 설계되었습니다 않을 것이다하지만 서로 다른 시스템이 건강의 여러 측면을 혁명 각 만났 었어요 œAI 대항 측정 할 수 있지만 신뢰 문제가 현재이 Denniston.Despite 수가 증가의 말했다 AI 시스템이 의료 진단을 내릴 의사를 능가 할 것으로보고 헤드 라인 Denniston는 20000 개 이상의 이러한 연구를 검사 자신의 팀이 작품은 자신의 quality.Cardiologist 에릭 토폴에 대한 심각한 우려를 강조했다 & # X27 AI가 건강 관리에주의를 복원 할 수 있습니다 & # X27 연구의 1 % 를 투명성의 종류를 제공하기 위해 이러한 또는 이와 유사한 지침을 따라보다 읽기 œLess을 꾸밀 그는 연구는 종종 최상의 시나리오를보고 있다고 지적했다.
연구원이 예상 될 새로운 기준 중 체크리스트도 도움 정지 AI 시스템은 훈련도 인구 축소에 테스트 할 것이라고 국지적 인 팀 intervention 인공 지능에 대한 입력 데이터를 획득하고 선택하는 œspecify 절차.œ 우리의 요구는 연령 성별 인종이나 설정에서의 안전과 성능을 보장하기 위해 Denniston.œThe 전체 목적은 환자를 보장하고 때이 의료 전문가가 AI의 의료 제품에만 배포 정말 확신 할 수 있습니다 말했다 보건국은 보건 관리 상 프로그램의 140m AI의 첫 번째 50m를 공개 한 후 효과와 뉴스가 하루 온다 safe.것으로 알려진 것은 착용 ECG 모니터링을 포함하여 도움이 개발 시스템에 투자 될 것입니다 진단 불규칙한 심장 박동 및 전립선 조직 검사 슬라이드 스폿 암 시스템을 도울 수있는 패치.표준 개발에 참여하지 않은 SCHAAR 데르 교수 미하엘 반 의학 AI의 캠브리지 센터의 이사 인공 지능과 기계 학습 방법은 효과가 있지만 투명 강력하고 안했다 trustworthy.œToo 종종 그 제작자가 ~black box 등 의사와 같은 최종 사용자를위한 최소한의 고려 로 제공 할 때 약속 모델이 훼손되어 그녀는 말했다.
œThese 표준화 된 평가 프레임 워크로 인수 분해하여 이러한 문제의 우선 순위를 촉진를 healthcare.의 위에서 아래로 변환을 도울 수있는 부분이지만 가치있는 솔루션입니다 새로운보고 가이드 라인성남사다리차 Philadelphia 76ers