Ученые выявили недостатки ИИ в области ухода за глазами
Исследование, опубликованное в журнале NPJ Digital Medicine, выявило недостаточность доказательной базы в отношении устройств визуализации глаза на основе искусственного интеллекта, которые получили одобрение для использования в клинической практике.
Авторы работы установили, что эти устройства существенно различаются по степени подтверждения клинической эффективности, а также часто не раскрывают данные о процессе обучения, включая информацию о поле, возрасте и этнической принадлежности пациентов.
Как подчеркнул ведущий автор исследования, доктор Ариэль Онг, скрининг с применением ИИ способен сыграть важную роль в раннем выявлении заболеваний и поддержке врачебных решений. Однако, по его словам, подобные технологии должны проходить такую же строгую проверку, как любые другие медицинские тесты или лекарственные препараты.
Исследование проводили специалисты глазной больницы Мурфилдс совместно с учёными Института офтальмологии Университетского колледжа Лондона. В рамках работы они проанализировали 36 систем искусственного интеллекта, одобренных в качестве медицинских устройств в странах Европы, Австралии и США.
При этом исследователи выявили существенные различия в требованиях к сертификации: в Европейском союзе было одобрено 97% устройств, в Австралии — 22%, в США — лишь 8%.
Анализ показал, что почти 20% рассмотренных решений не имели опубликованных рецензируемых данных о точности или клинических результатах. Большинство устройств обучались на архивных изображениях, которые зачастую не отражали необходимое разнообразие и не учитывали ключевые демографические особенности.
Из 131 исследования лишь немногие включали прямое сравнение работы ИИ с результатами врачей, и только 11 проводились в реальных клинических условиях.
Доктор Онг отметил, что повышение прозрачности со стороны производителей, проведение валидации на разных группах пациентов и организация масштабных клинических исследований с акцентом на практическое внедрение являются необходимыми шагами для укрепления доверия и успешной интеграции технологий ИИ в медицину.
Источник: www.opticianonline.net
Авторы работы установили, что эти устройства существенно различаются по степени подтверждения клинической эффективности, а также часто не раскрывают данные о процессе обучения, включая информацию о поле, возрасте и этнической принадлежности пациентов.
Как подчеркнул ведущий автор исследования, доктор Ариэль Онг, скрининг с применением ИИ способен сыграть важную роль в раннем выявлении заболеваний и поддержке врачебных решений. Однако, по его словам, подобные технологии должны проходить такую же строгую проверку, как любые другие медицинские тесты или лекарственные препараты.
Исследование проводили специалисты глазной больницы Мурфилдс совместно с учёными Института офтальмологии Университетского колледжа Лондона. В рамках работы они проанализировали 36 систем искусственного интеллекта, одобренных в качестве медицинских устройств в странах Европы, Австралии и США.
При этом исследователи выявили существенные различия в требованиях к сертификации: в Европейском союзе было одобрено 97% устройств, в Австралии — 22%, в США — лишь 8%.
Анализ показал, что почти 20% рассмотренных решений не имели опубликованных рецензируемых данных о точности или клинических результатах. Большинство устройств обучались на архивных изображениях, которые зачастую не отражали необходимое разнообразие и не учитывали ключевые демографические особенности.
Из 131 исследования лишь немногие включали прямое сравнение работы ИИ с результатами врачей, и только 11 проводились в реальных клинических условиях.
Доктор Онг отметил, что повышение прозрачности со стороны производителей, проведение валидации на разных группах пациентов и организация масштабных клинических исследований с акцентом на практическое внедрение являются необходимыми шагами для укрепления доверия и успешной интеграции технологий ИИ в медицину.
Источник: www.opticianonline.net
