論文の概要: A Multisite, Report-Based, Centralized Infrastructure for Feedback and
Monitoring of Radiology AI/ML Development and Clinical Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13781v1
- Date: Mon, 31 Aug 2020 17:59:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 06:25:33.661779
- Title: A Multisite, Report-Based, Centralized Infrastructure for Feedback and
Monitoring of Radiology AI/ML Development and Clinical Deployment
- Title（参考訳）: 放射線学AI/ML開発と臨床展開のフィードバックとモニタリングのための多施設・レポートベース・集中型インフラ
- Authors: Menashe Benjamin, Guy Engelhard, Alex Aisen, Yinon Aradi, Elad
Benjamin
- Abstract要約: インタラクティブな放射線学報告手法は、画像の視聴、予測、自然言語処理(NLP)、および画像発見とレポート間のハイパーリンクの生成を統合する。
これらのイメージとラベルは、クラウドベースのシステムでキャプチャして集中することができる。
本手法は, 市販後監視および外部データに対する規制要件に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An infrastructure for multisite, geographically-distributed creation and
collection of diverse, high-quality, curated and labeled radiology image data
is crucial for the successful automated development, deployment, monitoring and
continuous improvement of Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML)
solutions in the real world. An interactive radiology reporting approach that
integrates image viewing, dictation, natural language processing (NLP) and
creation of hyperlinks between image findings and the report, provides
localized labels during routine interpretation. These images and labels can be
captured and centralized in a cloud-based system. This method provides a
practical and efficient mechanism with which to monitor algorithm performance.
It also supplies feedback for iterative development and quality improvement of
new and existing algorithmic models. Both feedback and monitoring are achieved
without burdening the radiologist. The method addresses proposed regulatory
requirements for post-marketing surveillance and external data. Comprehensive
multi-site data collection assists in reducing bias. Resource requirements are
greatly reduced compared to dedicated retrospective expert labeling.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)/機械学習(ML)ソリューションの自動開発、デプロイ、監視、継続的な改善を成功させるためには、多地点で地理的に分散した多地点で高品質な画像の作成と収集のためのインフラが不可欠である。
画像閲覧, 予測, 自然言語処理(NLP)と画像発見とレポート間のハイパーリンクの生成を統合した, インタラクティブなラジオロジーレポート手法は, 日常的な解釈において, 局所的なラベルを提供する。
これらのイメージとラベルは、クラウドベースのシステムでキャプチャと集中化が可能である。
この手法は、アルゴリズムの性能をモニタする実用的かつ効率的なメカニズムを提供する。
また、新しいアルゴリズムモデルと既存のアルゴリズムモデルの反復的な開発と品質改善のためのフィードバックも提供する。
放射線技師を負担することなくフィードバックとモニタリングが達成される。
本手法は,市販後監視および外部データに対する規制要件に対処する。
総合的なマルチサイトデータ収集はバイアスを減らすのに役立つ。
リソース要件は、専用のレトロスペクティブ専門家のラベル付けに比べて大幅に削減されます。
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