論文の概要: The Minimum Information about CLinical Artificial Intelligence Checklist for Generative Modeling Research (MI-CLAIM-GEN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02558v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 02:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:07:34.780972
• Title: The Minimum Information about CLinical Artificial Intelligence Checklist for Generative Modeling Research (MI-CLAIM-GEN)
• Title（参考訳）: 生成モデリング研究のためのクリニカル人工知能チェックリストに関する最小情報(MI-CLAIM-GEN)
• Authors: Brenda Y. Miao, Irene Y. Chen, Christopher YK Williams, Jaysón Davidson, Augusto Garcia-Agundez, Shenghuan Sun, Travis Zack, Suchi Saria, Rima Arnaout, Giorgio Quer, Hossein J. Sadaei, Ali Torkamani, Brett Beaulieu-Jones, Bin Yu, Milena Gianfrancesco, Atul J. Butte, Beau Norgeot, Madhumita Sushil,
• Abstract要約: 新しい生成モデルは、専門的なトレーニングデータをほとんど、あるいは全く持たずに有用な出力を生成することができる。 新しいチェックリストは、非生成的(予測的)AIモデルと比較して、トレーニング、評価、解釈可能性、および新しい生成モデルの違いに対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.612022189032599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative models, including large language models (LLMs), vision language models (VLMs), and diffusion models, have accelerated the field of natural language and image processing in medicine and marked a significant paradigm shift in how biomedical models can be developed and deployed. While these models are highly adaptable to new tasks, scaling and evaluating their usage presents new challenges not addressed in previous frameworks. In particular, the ability of these models to produce useful outputs with little to no specialized training data ("zero-" or "few-shot" approaches), as well as the open-ended nature of their outputs, necessitate the development of new guidelines for robust reporting of clinical generative model research. In response to gaps in standards and best practices for the development of clinical AI tools identified by US Executive Order 141103 and several emerging national networks for clinical AI evaluation, we begin to formalize some of these guidelines by building on the original MI-CLAIM checklist. The new checklist, MI-CLAIM-GEN (Table 1), aims to address differences in training, evaluation, interpretability, and reproducibility of new generative models compared to non-generative ("predictive") AI models. This MI-CLAIM-GEN checklist also seeks to clarify cohort selection reporting with unstructured clinical data and adds additional items on alignment with ethical standards for clinical AI research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)、視覚言語モデル(VLMs)、拡散モデル(拡散モデル)などの生成モデルの最近の進歩は、医学における自然言語と画像処理の分野を加速させ、バイオメディカルモデルを開発・展開する際の重要なパラダイムシフトとなった。 これらのモデルは、新しいタスクに非常に適応できるが、その使い方のスケーリングと評価は、以前のフレームワークでは対処できなかった新しい課題を示す。 特に、これらのモデルが、専門的なトレーニングデータ(「ゼロ」または「ファウショット」アプローチ)をほとんど必要とせず、有用なアウトプットを生成する能力と、そのアウトプットのオープンな性質は、臨床生成モデル研究の堅牢な報告のための新しいガイドラインの開発を必要としている。 米国大統領令141103および臨床AI評価のための新興国ネットワークによって特定される臨床AIツールの開発における標準とベストプラクティスのギャップに対応するため、我々は、元のMI-CLAIMチェックリストに基づいてこれらのガイドラインのいくつかを定式化し始めた。 新しいチェックリストであるMI-CLAIM-GEN(Table 1)は、非生成的(予測的)AIモデルと比較して、新しい生成モデルのトレーニング、評価、解釈可能性、再現性の違いに対処することを目的としている。 このMI-CLAIM-GENチェックリストは、非構造化臨床データによるコホート選択報告を明確にし、臨床AI研究の倫理基準に沿った追加項目を追加することを目的とする。

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