論文の概要: FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12325v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 08:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 01:01:54.438213
• Title: FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare
• Title（参考訳）: Future-AI:医療における信頼性とデプロイ可能な人工知能のための国際コンセンサスガイドライン
• Authors: Karim Lekadir, Aasa Feragen, Abdul Joseph Fofanah, Alejandro F Frangi, Alena Buyx, Anais Emelie, Andrea Lara, Antonio R Porras, An-Wen Chan, Arcadi Navarro, Ben Glocker, Benard O Botwe, Bishesh Khanal, Brigit Beger, Carol C Wu, Celia Cintas, Curtis P Langlotz, Daniel Rueckert, Deogratias Mzurikwao, Dimitrios I Fotiadis, Doszhan Zhussupov, Enzo Ferrante, Erik Meijering, Eva Weicken, Fabio A González, Folkert W Asselbergs, Fred Prior, Gabriel P Krestin, Gary Collins, Geletaw S Tegenaw, Georgios Kaissis, Gianluca Misuraca, Gianna Tsakou, Girish Dwivedi, Haridimos Kondylakis, Harsha Jayakody, Henry C Woodruf, Hugo JWL Aerts, Ian Walsh, Ioanna Chouvarda, Irène Buvat, Islem Rekik, James Duncan, Jayashree Kalpathy-Cramer, Jihad Zahir, Jinah Park, John Mongan, Judy W Gichoya, Julia A Schnabel, Kaisar Kushibar, Katrine Riklund, Kensaku Mori, Kostas Marias, Lameck M Amugongo, Lauren A Fromont, Lena Maier-Hein, Leonor Cerdá Alberich, Leticia Rittner, Lighton Phiri, Linda Marrakchi-Kacem, Lluís Donoso-Bach, Luis Martí-Bonmatí, M Jorge Cardoso, Maciej Bobowicz, Mahsa Shabani, Manolis Tsiknakis, Maria A Zuluaga, Maria Bielikova, Marie-Christine Fritzsche, Marius George Linguraru, Markus Wenzel, Marleen De Bruijne, Martin G Tolsgaard, Marzyeh Ghassemi, Md Ashrafuzzaman, Melanie Goisauf, Mohammad Yaqub, Mohammed Ammar, Mónica Cano Abadía, Mukhtar M E Mahmoud, Mustafa Elattar, Nicola Rieke, Nikolaos Papanikolaou, Noussair Lazrak, Oliver Díaz, Olivier Salvado, Oriol Pujol, Ousmane Sall, Pamela Guevara, Peter Gordebeke, Philippe Lambin, Pieta Brown, Purang Abolmaesumi, Qi Dou, Qinghua Lu, Richard Osuala, Rose Nakasi, S Kevin Zhou, Sandy Napel, Sara Colantonio, Shadi Albarqouni, Smriti Joshi, Stacy Carter, Stefan Klein, Steffen E Petersen, Susanna Aussó, Suyash Awate, Tammy Riklin Raviv, Tessa Cook, Tinashe E M Mutsvangwa, Wendy A Rogers, Wiro J Niessen, Xènia Puig-Bosch, Yi Zeng, Yunusa G Mohammed, Yves Saint James Aquino, Zohaib Salahuddin, Martijn P A Starmans,
• Abstract要約: 医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。 この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.03576853253719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite major advances in artificial intelligence (AI) for medicine and healthcare, the deployment and adoption of AI technologies remain limited in real-world clinical practice. In recent years, concerns have been raised about the technical, clinical, ethical and legal risks associated with medical AI. To increase real world adoption, it is essential that medical AI tools are trusted and accepted by patients, clinicians, health organisations and authorities. This work describes the FUTURE-AI guideline as the first international consensus framework for guiding the development and deployment of trustworthy AI tools in healthcare. The FUTURE-AI consortium was founded in 2021 and currently comprises 118 inter-disciplinary experts from 51 countries representing all continents, including AI scientists, clinicians, ethicists, and social scientists. Over a two-year period, the consortium defined guiding principles and best practices for trustworthy AI through an iterative process comprising an in-depth literature review, a modified Delphi survey, and online consensus meetings. The FUTURE-AI framework was established based on 6 guiding principles for trustworthy AI in healthcare, i.e. Fairness, Universality, Traceability, Usability, Robustness and Explainability. Through consensus, a set of 28 best practices were defined, addressing technical, clinical, legal and socio-ethical dimensions. The recommendations cover the entire lifecycle of medical AI, from design, development and validation to regulation, deployment, and monitoring. FUTURE-AI is a risk-informed, assumption-free guideline which provides a structured approach for constructing medical AI tools that will be trusted, deployed and adopted in real-world practice. Researchers are encouraged to take the recommendations into account in proof-of-concept stages to facilitate future translation towards clinical practice of medical AI.
• Abstract（参考訳）: 医療と医療における人工知能(AI)の大きな進歩にもかかわらず、AI技術の展開と採用は、実際の臨床実践において制限されている。 近年、医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。 現実の採用を高めるためには、医療AIツールが患者、臨床医、保健機関、当局によって信頼され、受け入れられることが不可欠である。 この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための、最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。 Future-AIコンソーシアムは2021年に設立され、現在は、AI科学者、臨床医、倫理学者、社会科学者を含む51カ国から118の学際専門家で構成されている。 コンソーシアムは2年間にわたって、詳細な文献レビュー、修正されたDelphi調査、オンラインコンセンサスミーティングを含む反復的なプロセスを通じて、信頼できるAIの指針とベストプラクティスを定義した。 Future-AIフレームワークは、医療における信頼できるAIのための6つの原則、すなわち公正性、普遍性、トレーサビリティ、ユーザビリティ、ロバスト性、説明可能性に基づいて設立された。 コンセンサスを通じて28のベストプラクティスが定義され、技術的、臨床的、法的、社会的倫理的な側面に対処した。 このレコメンデーションは、デザイン、開発、バリデーションから規制、デプロイメント、監視に至るまで、医療AIのライフサイクル全体をカバーする。 FUTURE-AIはリスクインフォームドで仮定なしのガイドラインであり、実際のプラクティスで信頼され、デプロイされ、採用される医療AIツールを構築するための構造化されたアプローチを提供する。 研究者は、この推奨事項を概念実証段階で考慮し、将来の医療AIの臨床実践への翻訳を促進することを奨励されている。

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