Fugu-MT 論文翻訳(概要): Establishing Rigorous and Cost-effective Clinical Trials for Artificial Intelligence Models

論文の概要: Establishing Rigorous and Cost-effective Clinical Trials for Artificial Intelligence Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08554v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 14:37:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 17:00:06.458951
Title: Establishing Rigorous and Cost-effective Clinical Trials for Artificial Intelligence Models
Title（参考訳）: 人工知能モデルのための厳格かつ費用対効果のある臨床試験の確立
Authors: Wanling Gao, Yunyou Huang, Dandan Cui, Zhuoming Yu, Wenjing Liu, Xiaoshuang Liang, Jiahui Zhao, Jiyue Xie, Hao Li, Li Ma, Ning Ye, Yumiao Kang, Dingfeng Luo, Peng Pan, Wei Huang, Zhongmou Liu, Jizhong Hu, Gangyuan Zhao, Chongrong Jiang, Fan Huang, Tianyi Wei, Suqin Tang, Bingjie Xia, Zhifei Zhang, Jianfeng Zhan,
Abstract要約: 人工知能(AI)と医学における臨床実践の間には大きなギャップが残っている。最先端および最先端のAIモデル評価は、医療データセットの研究室研究や、患者中心または患者中心のコントロールを持たない直接臨床試験に限られる。臨床実習におけるAIモデルの厳格かつ費用対効果評価手法の重要性を初めて強調する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.240773244542474
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A profound gap persists between artificial intelligence (AI) and clinical practice in medicine, primarily due to the lack of rigorous and cost-effective evaluation methodologies. State-of-the-art and state-of-the-practice AI model evaluations are limited to laboratory studies on medical datasets or direct clinical trials with no or solely patient-centered controls. Moreover, the crucial role of clinicians in collaborating with AI, pivotal for determining its impact on clinical practice, is often overlooked. For the first time, we emphasize the critical necessity for rigorous and cost-effective evaluation methodologies for AI models in clinical practice, featuring patient/clinician-centered (dual-centered) AI randomized controlled trials (DC-AI RCTs) and virtual clinician-based in-silico trials (VC-MedAI) as an effective proxy for DC-AI RCTs. Leveraging 7500 diagnosis records from two-phase inaugural DC-AI RCTs across 14 medical centers with 125 clinicians, our results demonstrate the necessity of DC-AI RCTs and the effectiveness of VC-MedAI. Notably, VC-MedAI performs comparably to human clinicians, replicating insights and conclusions from prospective DC-AI RCTs. We envision DC-AI RCTs and VC-MedAI as pivotal advancements, presenting innovative and transformative evaluation methodologies for AI models in clinical practice, offering a preclinical-like setting mirroring conventional medicine, and reshaping development paradigms in a cost-effective and fast-iterative manner. Chinese Clinical Trial Registration: ChiCTR2400086816.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と医学における臨床実践の間には、厳格で費用対効果の高い評価手法が欠如していることが主な原因である。最先端および最先端のAIモデル評価は、医療データセットの研究室研究や、患者中心または患者中心のコントロールを持たない直接臨床試験に限られる。さらに、AIとの共同作業において臨床医が果たす重要な役割は、その臨床実践への影響を決定する上で重要なものであり、しばしば見過ごされがちである。臨床におけるAIモデルに対する厳密で費用対効果の高い評価手法の重要性を強調し,Dual-Cinician-centered AI randomized control trial (DC-AI RCTs) と仮想クリニックベースのin-silico trial (VC-MedAIs) をDC-AI RCTの効果的なプロキシとして取り上げる。 125名の臨床医を対象とする14の医療センターにおける2段階のDC-AI RCTから7500件の診断記録を活用した結果, DC-AI RCTの必要性とVC-MedAIの有効性が示された。特に、VC-MedAIはヒトの臨床医と互換性があり、今後のDC-AI RCTからの洞察と結論を複製している。我々は、DC-AI RCTとVC-MedAIを中心的な進歩として、臨床実践におけるAIモデルの革新的かつ変革的な評価手法を提示し、プリクリニカルな設定ミラーリング手法を提供し、コスト効率と迅速な開発パラダイムを再構築する。治験登録:ChiCTR2400086816。

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