The silent trial - the bridge between bench-to-bedside clinical AI applications
Notice bibliographique
Résumé
As more artificial intelligence (AI) applications are integrated into healthcare, there is an urgent need for standardization and quality-control measures to ensure a safe and successful transition of these novel tools into clinical practice. We describe the role of the silent trial, which evaluates an AI model on prospective patients in real-time, while the end-users (i.e., clinicians) are blinded to predictions such that they do not influence clinical decision-making. We present our experience in evaluating a previously developed AI model to predict obstructive hydronephrosis in infants using the silent trial. Although the initial model performed poorly on the silent trial dataset (AUC 0.90 to 0.50), the model was refined by exploring issues related to dataset drift, bias, feasibility, and stakeholder attitudes. Specifically, we found a shift in distribution of age, laterality of obstructed kidneys, and change in imaging format. After correction of these issues, model performance improved and remained robust across two independent silent trial datasets (AUC 0.85-0.91). Furthermore, a gap in patient knowledge on how the AI model would be used to augment their care was identified. These concerns helped inform the patient-centered design for the user-interface of the final AI model. Overall, the silent trial serves as an essential bridge between initial model development and clinical trials assessment to evaluate the safety, reliability, and feasibility of the AI model in a minimal risk environment. Future clinical AI applications should make efforts to incorporate this important step prior to embarking on a full-scale clinical trial.
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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 | 0,141 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».