論文の概要: OpenClinicalAI: enabling AI to diagnose diseases in real-world clinical settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04004v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 02:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-11 06:20:01.117706
• Title: OpenClinicalAI: enabling AI to diagnose diseases in real-world clinical settings
• Title（参考訳）: OpenClinicalAI:リアルな臨床環境でAIが病気の診断を可能にする
• Authors: Yunyou Huang, Nana Wang, Suqin Tang, Li Ma, Tianshu Hao, Zihan Jiang, Fan Zhang, Guoxin Kang, Xiuxia Miao, Xianglong Guan, Ruchang Zhang, Zhifei Zhang and Jianfeng Zhan
• Abstract要約: 我々は、研究を促進するためにリアルな臨床環境を構築するために、臨床AIBenchという名の臨床AIベンチマークを構築した。 我々はオープンでダイナミックな機械学習フレームワークを提案し、リアルな臨床環境で病気を診断するOpenClinicalAIと呼ばれるAIシステムを開発した。 実際の臨床環境では、OpenClinicalAIは最先端のAIシステムを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.287929392365756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper quantitatively reveals the state-of-the-art and state-of-the-practice AI systems only achieve acceptable performance on the stringent conditions that all categories of subjects are known, which we call closed clinical settings, but fail to work in real-world clinical settings. Compared to the diagnosis task in the closed setting, real-world clinical settings pose severe challenges, and we must treat them differently. We build a clinical AI benchmark named Clinical AIBench to set up real-world clinical settings to facilitate researches. We propose an open, dynamic machine learning framework and develop an AI system named OpenClinicalAI to diagnose diseases in real-world clinical settings. The first versions of Clinical AIBench and OpenClinicalAI target Alzheimer's disease. In the real-world clinical setting, OpenClinicalAI significantly outperforms the state-of-the-art AI system. In addition, OpenClinicalAI develops personalized diagnosis strategies to avoid unnecessary testing and seamlessly collaborates with clinicians. It is promising to be embedded in the current medical systems to improve medical services.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,すべての被験者が知っているような厳密な条件下でのみ,最先端かつ実践的なAIシステムが許容できる性能を達成することを定量的に明らかにする。 クローズドセッティングにおける診断タスクと比較すると,実際の臨床環境は深刻な課題を呈し,異なる治療をしなければならない。 我々は,臨床aiベンチマークである clinical aibench を構築し,実世界の臨床設定の設定を行い,研究を促進する。 我々はオープンでダイナミックな機械学習フレームワークを提案し、リアルな臨床環境で病気を診断するOpenClinicalAIと呼ばれるAIシステムを開発した。 AIBenchとOpenClinicalAIの最初のバージョンはアルツハイマー病をターゲットにしている。 実際の臨床環境では、OpenClinicalAIは最先端のAIシステムを大幅に上回っている。 さらに、OpenClinicalAIは、不要なテストを避けるためにパーソナライズされた診断戦略を開発し、臨床医とシームレスに協力する。 現在の医療システムに組み込んで医療サービスを改善することを約束している。

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