論文の概要: From Bit To Bedside: A Practical Framework For Artificial Intelligence
Product Development In Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10303v1
- Date: Mon, 23 Mar 2020 14:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 23:40:15.366275
- Title: From Bit To Bedside: A Practical Framework For Artificial Intelligence
Product Development In Healthcare
- Title(参考訳): BitからBedsideへ:医療における人工知能製品開発のための実践的フレームワーク
- Authors: David Higgins and Vince I. Madai
- Abstract要約: 本稿では,AI駆動型バイオメディカル製品開発のための意思決定視点フレームワークを提案する。
我々は, 臨床検証, 規制問題, データ戦略, アルゴリズム開発に関する課題に焦点をあてる。
私たちのフレームワークは、イノベーションフレームワークのテンプレートと見なされるべきです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) in healthcare holds great potential to expand
access to high-quality medical care, whilst reducing overall systemic costs.
Despite hitting the headlines regularly and many publications of
proofs-of-concept, certified products are failing to breakthrough to the
clinic. AI in healthcare is a multi-party process with deep knowledge required
in multiple individual domains. The lack of understanding of the specific
challenges in the domain is, therefore, the major contributor to the failure to
deliver on the big promises. Thus, we present a decision perspective framework,
for the development of AI-driven biomedical products, from conception to market
launch. Our framework highlights the risks, objectives and key results which
are typically required to proceed through a three-phase process to the market
launch of a validated medical AI product. We focus on issues related to
Clinical validation, Regulatory affairs, Data strategy and Algorithmic
development. The development process we propose for AI in healthcare software
strongly diverges from modern consumer software development processes. We
highlight the key time points to guide founders, investors and key stakeholders
throughout their relevant part of the process. Our framework should be seen as
a template for innovation frameworks, which can be used to coordinate team
communications and responsibilities towards a reasonable product development
roadmap, thus unlocking the potential of AI in medicine.
- Abstract(参考訳): 医療における人工知能(AI)は、システム全体のコストを削減しつつ、高品質な医療へのアクセスを拡大する大きな可能性を秘めている。
定期的な見出しや概念実証の多くの出版物にぶつかっているにもかかわらず、認定された製品はクリニックにブレークスルーすることができない。
医療におけるAIは、複数の個々のドメインで必要な深い知識を持つ多人数のプロセスである。
ドメイン内の特定の課題に対する理解の欠如は、大きな約束を果たすことができないことへの主要な貢献である。
そこで,我々は,概念から市場投入まで,ai駆動生物医学製品開発のための意思決定視点の枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、検証済みの医療AI製品の市場投入まで3段階のプロセスを進めるのに必要なリスク、目標、および重要な結果を強調します。
我々は,臨床検証,規制問題,データ戦略,アルゴリズム開発に関する課題に焦点をあてる。
医療ソフトウェアにおけるAI開発プロセスは、現代の消費者ソフトウェア開発プロセスと大きく異なる。
我々は、設立者、投資家、および主要な利害関係者がプロセスの関連部分を通してガイドするための重要な時間ポイントを強調する。
私たちのフレームワークはイノベーションフレームワークのテンプレートとして見なされるべきであり、チームコミュニケーションと責任を合理的な製品開発ロードマップに向けて調整するために使用できるため、医学におけるAIの可能性を解き放ちます。
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