Assessment of Radiology Artificial Intelligence Software: A Validation and Evaluation Framework
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) software in radiology is becoming increasingly prevalent and performance is improving rapidly with new applications for given use cases being developed continuously, oftentimes with development and validation occurring in parallel. Several guidelines have provided reporting standards for publications of AI-based research in medicine and radiology. Yet, there is an unmet need for recommendations on the assessment of AI software before adoption and after commercialization. As the radiology AI ecosystem continues to grow and mature, a formalization of system assessment and evaluation is paramount to ensure patient safety, relevance and support to clinical workflows, and optimal allocation of limited AI development and validation resources before broader implementation into clinical practice. To fulfil these needs, we provide a glossary for AI software types, use cases and roles within the clinical workflow; list healthcare needs, key performance indicators and required information about software prior to assessment; and lay out examples of software performance metrics per software category. This conceptual framework is intended to streamline communication with the AI software industry and provide healthcare decision makers and radiologists with tools to assess the potential use of these software. The proposed software evaluation framework lays the foundation for a radiologist-led prospective validation network of radiology AI software. Learning Points: The rapid expansion of AI applications in radiology requires standardization of AI software specification, classification, and evaluation. The Canadian Association of Radiologists' AI Tech & Apps Working Group Proposes an AI Specification document format and supports the implementation of a clinical expert evaluation process for Radiology AI software.
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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 | 0,248 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».