Machine intelligence in healthcare—perspectives on trustworthiness, explainability, usability, and transparency
Notice bibliographique
Résumé
Machine Intelligence (MI) is rapidly becoming an important approach across biomedical discovery, clinical research, medical diagnostics/devices, and precision medicine. Such tools can uncover new possibilities for researchers, physicians, and patients, allowing them to make more informed decisions and achieve better outcomes. When deployed in healthcare settings, these approaches have the potential to enhance efficiency and effectiveness of the health research and care ecosystem, and ultimately improve quality of patient care. In response to the increased use of MI in healthcare, and issues associated when applying such approaches to clinical care settings, the National Institutes of Health (NIH) and National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS) co-hosted a Machine Intelligence in Healthcare workshop with the National Cancer Institute (NCI) and the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) on 12 July 2019. Speakers and attendees included researchers, clinicians and patients/ patient advocates, with representation from industry, academia, and federal agencies. A number of issues were addressed, including: data quality and quantity; access and use of electronic health records (EHRs); transparency and explainability of the system in contrast to the entire clinical workflow; and the impact of bias on system outputs, among other topics. This whitepaper reports on key issues associated with MI specific to applications in the healthcare field, identifies areas of improvement for MI systems in the context of healthcare, and proposes avenues and solutions for these issues, with the aim of surfacing key areas that, if appropriately addressed, could accelerate progress in the field effectively, transparently, and ethically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,170 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,059 |
| Communication savante | 0,026 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».