論文の概要: "It depends": Configuring AI to Improve Clinical Usefulness Across Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11978v1
- Date: Mon, 27 May 2024 11:49:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 11:50:18.590122
- Title: "It depends": Configuring AI to Improve Clinical Usefulness Across Contexts
- Title（参考訳）: 「それ次第」:コンテキスト横断の臨床的有用性を改善するためにAIを設定する
- Authors: Hubert D. Zając, Jorge M. N. Ribeiro, Silvia Ingala, Simona Gentile, Ruth Wanjohi, Samuel N. Gitau, Jonathan F. Carlsen, Michael B. Nielsen, Tariq O. Andersen,
- Abstract要約: 本稿では、異なる文脈における臨床的有用性のためにAIを設計する方法を考察する。
デンマークとケニアの7つの臨床施設の放射線技師13名を対象に,19回のデザインセッションを行った。
我々は,意図した臨床状況に合わせて設定しなければならない4つの技術的側面を概念化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) repeatedly match or outperform radiologists in lab experiments. However, real-world implementations of radiological AI-based systems are found to provide little to no clinical value. This paper explores how to design AI for clinical usefulness in different contexts. We conducted 19 design sessions and design interventions with 13 radiologists from 7 clinical sites in Denmark and Kenya, based on three iterations of a functional AI-based prototype. Ten sociotechnical dependencies were identified as crucial for the design of AI in radiology. We conceptualised four technical dimensions that must be configured to the intended clinical context of use: AI functionality, AI medical focus, AI decision threshold, and AI Explainability. We present four design recommendations on how to address dependencies pertaining to the medical knowledge, clinic type, user expertise level, patient context, and user situation that condition the configuration of these technical dimensions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、実験室で放射線学者と繰り返し一致または成績が良くなる。
しかし、放射能AIベースのシステムの現実的な実装は、臨床的な価値をほとんど、あるいは全く提供しない。
本稿では、異なる文脈における臨床的有用性のためにAIを設計する方法を考察する。
デンマークとケニアの7つの臨床施設の放射線技師13人と,機能AIベースのプロトタイプの3つのイテレーションに基づいて,19回のデザインセッションと設計介入を行った。
放射線学におけるAIの設計には10の社会技術的依存関係が不可欠であると認識された。
我々は、AI機能、AI医療焦点、AI決定しきい値、AI説明可能性という、意図された臨床コンテキストに設定する必要がある4つの技術的側面を概念化した。
本報告では, 医療知識, 診療タイプ, ユーザ専門レベル, 患者コンテキスト, およびこれらの技術領域の構成を条件としたユーザ状況に関する依存関係への対処方法について, 設計勧告を4回提示する。
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