«`html
The Role of Explainable AI in In Vitro Diagnostics Under European Regulations
AI в здравоохранении, особенно в ин витро-диагностике (IVD), становится все более важным. Европейское регулирование IVD признает программное обеспечение, включая алгоритмы ИИ и машинное обучение, как часть IVD. Этот регуляторный каркас представляет существенные вызовы для AI-основанных IVD, особенно тех, которые используют техники глубокого обучения (DL). Эти AI-системы должны выполнять точные и объяснимые результаты, чтобы соответствовать регуляторным требованиям. Надежный ИИ необходим, поскольку он должен доверять медицинским профессионалам для уверенного использования ИИ в принятии решений, что требует разработки методов объяснимого ИИ (xAI). Инструменты, такие как механизм распространения релевантности по слоям, могут помочь визуализировать элементы нейронной сети, влияющие на конкретные результаты, обеспечивая необходимую прозрачность.
Explainability and Scientific Validity in AI for In Vitro Diagnostics
IVDR описывает научную обоснованность как связь между аналитом и конкретным клиническим состоянием или физиологическим состоянием. При применении этого к алгоритмам ИИ результаты должны быть объяснимы, а не просто получены непрозрачной моделью «черного ящика». Это важно для проверенных диагностических методов и алгоритмов ИИ, поддерживающих или заменяющих эти методы. Например, AI-система, разработанная для обнаружения и количественной оценки PD-L1 положительных опухолевых клеток, должна предоставлять патологам ясный и понятный процесс. Точно так же в предсказании выживаемости при раке толстой кишки, выявленные ИИ-признаки должны быть объяснимы и подтверждены научными доказательствами, требуя независимой проверки, чтобы обеспечить надежность и точность результатов.
Explainability in Analytical Performance Evaluation for AI in IVDs
При оценке аналитической производительности ИИ в IVD критически важно обеспечить, чтобы алгоритмы ИИ точно обрабатывали входные данные по всему предполагаемому спектру. Это включает в себя учет пациентской популяции, заболеваний и качества сканирования. Методы объяснимого ИИ (xAI) являются ключевыми в определении допустимых диапазонов входных данных и выявлении того, когда и почему ИИ-решения могут потерпеть неудачу, особенно в вопросах качества данных или артефактов. Надлежащее управление данными и полное понимание тренировочных данных необходимы, чтобы избежать предвзятости и обеспечить устойчивую, надежную производительность ИИ в реальных приложениях.
Explainability in Clinical Performance Evaluation for AI in IVDs
Клиническая оценка производительности ИИ в IVD оценивает способность ИИ предоставлять результаты, соответствующие конкретным клиническим условиям. Методы xAI критически важны для обеспечения того, чтобы ИИ эффективно поддерживал принятие решений. Эти методы направлены на то, чтобы процесс принятия решений ИИ был прослеживаемым, интерпретируемым и понятным для медицинских экспертов. Оценка различает компоненты, обеспечивающие научную обоснованность, и те, которые разъясняют медицински значимые факторы. Эффективная объяснимость требует статических объяснений и интерактивных, ориентированных на человека интерфейсов, соответствующих потребностям экспертов, обеспечивая более глубокое понимание причинно-следственных связей и прозрачность в ИИ-помогаемых диагнозах.
Conclusion
Для того чтобы ИИ-решения в IVD выполняли свою предназначенную цель, им необходимо продемонстрировать научную обоснованность, аналитическую производительность и, где это уместно, клиническую производительность. Обеспечение прослеживаемости и надежности требует, чтобы объяснения могли быть воспроизводимо проверены различными экспертами и технически интероперабельны и понятны. Методы xAI решают критические вопросы: почему ИИ-решение работает, когда его можно применять и почему оно дает конкретные результаты. В биомедицинской сфере, где ИИ имеет огромный потенциал, xAI критически важен для соблюдения регуляторных требований и уполномочивания медицинских профессионалов делать обоснованные решения.
Источник изображения
Проверьте статью. Вся благодарность за этот исследовательский проект принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 47k+ ML SubReddit
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для преобразования моделей дистилляции для создания эффективных и высокопроизводительных малых языковых моделей
Статья Navigating Explainable AI in In Vitro Diagnostics: Compliance and Transparency Under European Regulations была опубликована на MarkTechPost.