Kredia: Domain Publik Pixabay/CC0
× mbyll
Kredia: Domain Publik Pixabay/CC0
Përdorimi i gjerë i inteligjencës artificiale (AI) në mjetet e vendimmarrjes mjekësore ka çuar në një përditësim të udhëzimeve TRIPOD për raportimin e modeleve të parashikimit klinik. Udhëzimet e reja TRIPOD+AI janë lançuar në BMJ sot.
Udhëzimet TRIPOD (që qëndron për Raportimin Transparent të një Modeli Parashikimi Shumëvariabël për Prognozën ose Diagnozën Individuale) u zhvilluan në vitin 2015 për të përmirësuar mjetet për të ndihmuar diagnozën dhe prognozën që përdoren nga mjekët. Përdorur gjerësisht, marrja e tyre nga mjekët për të vlerësuar probabilitetin që një gjendje specifike është e pranishme ose mund të ndodhë në të ardhmen, ka ndihmuar në përmirësimin e transparencës dhe saktësisë së vendimmarrjes dhe në përmirësimin e ndjeshëm të kujdesit ndaj pacientit.
Por metodat e kërkimit kanë ecur përpara që nga viti 2015 dhe ne jemi dëshmitarë të një përshpejtimi të studimeve që po zhvillojnë modele parashikimi duke përdorur AI, veçanërisht metodat e mësimit të makinerive. Transparenca është një nga gjashtë parimet thelbësore që mbështesin udhëzimet e OBSH-së për etikën dhe qeverisjen e inteligjencës artificiale për shëndetin. Prandaj, TRIPOD+AI është zhvilluar për të ofruar një kornizë dhe grup standardesh raportimi për të nxitur raportimin e studimeve që zhvillojnë dhe vlerësojnë modelet e parashikimit të AI, pavarësisht nga qasja e modelimit.
Udhëzimet TRIPOD+AI u zhvilluan nga një konsorcium hetuesish ndërkombëtarë, të udhëhequr nga studiues nga Universiteti i Oksfordit së bashku me studiues nga institucione të tjera kryesore në mbarë botën, profesionistë të kujdesit shëndetësor, industri, rregullatorë dhe redaktorë të revistave. Zhvillimi i udhëzimit të ri u informua nga hulumtimi që theksoi raportimin e dobët dhe jo të plotë të studimeve të AI, një anketë Delphi dhe një takim konsensusi në internet.
Gary Collins, Profesor i Statistikave Mjekësore në Departamentin e Ortopedisë, Reumatologjisë dhe Shkencave Musculoskeletal Nuffield (NDORMS), Universiteti i Oksfordit dhe studiuesi kryesor në TRIPOD, thotë, “Ka një potencial të madh për inteligjencën artificiale për të përmirësuar kujdesin shëndetësor nga diagnoza e mëparshme e pacientët me kancer të mushkërive për të identifikuar njerëzit me rrezik të shtuar të sulmeve në zemër Ne sapo kemi filluar të shohim se si kjo teknologji mund të përdoret për të përmirësuar rezultatet e pacientëve.
“Vendosja nëse do të miratohen këto mjete bazohet në raportimin transparent. Transparenca mundëson identifikimin e gabimeve, lehtëson vlerësimin e metodave dhe siguron mbikëqyrje dhe rregullim efektiv. Transparenca gjithashtu mund të krijojë më shumë besim dhe të ndikojë te pacientët dhe pranueshmërinë publike të përdorimit të modeleve të parashikimit në kujdesit shëndetësor.”
Deklarata TRIPOD+AI përbëhet nga një listë kontrolli prej 27 pikash që zëvendëson TRIPOD 2015. Lista e kontrollit detajon rekomandimet e raportimit për çdo artikull dhe është krijuar për të ndihmuar studiuesit, rishikuesit kolegë, redaktorët, politikëbërësit dhe pacientët të kuptojnë dhe vlerësojnë cilësinë e metodave të studimit dhe gjetjet e hulumtimit të drejtuar nga AI.
Një ndryshim kyç në TRIPOD+AI ka qenë një theks i shtuar mbi besueshmërinë dhe drejtësinë. Prof. Carl Moons, UMC Utrecht tha, “Ndërsa këto nuk janë koncepte të reja në modelimin e parashikimit, AI ka tërhequr më shumë vëmendjen ndaj këtyre si çështje raportimi. Një arsye për këtë është se shumë algoritme të AI janë zhvilluar në grupe të dhënash shumë specifike që ndonjëherë janë as nga studimet ose thjesht mund të nxirrej nga interneti.
“Ne gjithashtu nuk e dimë se cilat grupe ose nëngrupe janë përfshirë. Pra, për të siguruar që studimet të mos diskriminojnë ndonjë grup të caktuar ose të krijojnë pabarazi në ofrimin e kujdesit shëndetësor dhe për të siguruar që vendimmarrësit mund t’i besojnë burimit të të dhënave, këta faktorë bëhen më të rëndësishme”.
Dr. Xiaoxuan Liu dhe Prof Alastair Denniston, Drejtorët e Inkubatorit të NIHR për Shkencën Rregullatore në AI dhe Kujdesin Shëndetësor Dixhital janë bashkëautorë të TRIPOD+AI shpjeguan, “Shumë nga aplikimet më të rëndësishme të AI në mjekësi bazohen në modele parashikimi. Ne ishim të kënaqur të mbështesim zhvillimin e TRIPOD+AI i cili është krijuar për të përmirësuar cilësinë e provave në këtë fushë të rëndësishme të kërkimit të AI.”
TRIPOD 2015 ndihmoi në ndryshimin e peizazhit të raportimit të kërkimit klinik duke sjellë standardet minimale të raportimit në modelet e parashikimit. Udhëzimet origjinale janë cituar mbi 7500 herë, janë paraqitur në udhëzime të shumta të revistave për autorët dhe janë përfshirë në dokumentet informuese të OBSH-së dhe NICE.
“Shpresoj se TRIPOD+AI do të çojë në një përmirësim të dukshëm në raportim, do të zvogëlojë mbetjet nga hulumtimet e raportuara jo të plota dhe do t’u mundësojë palëve të interesuara të arrijnë në një gjykim të informuar bazuar në detaje të plota mbi potencialin e teknologjisë së AI për të përmirësuar kujdesin ndaj pacientit dhe rezultatet që shkurtojnë përmes zhurmës në inovacionet e kujdesit shëndetësor të drejtuar nga AI”, përfundoi Gary.