Artificial Intelligence in Nuclear Medicine: Opportunities, Challenges, and Responsibilities Toward a Trustworthy Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Trustworthiness is a core tenet of medicine. The patient-physician relationship is evolving from a dyad to a broader ecosystem of health care. With the emergence of artificial intelligence (AI) in medicine, the elements of trust must be revisited. We envision a road map for the establishment of trustworthy AI ecosystems in nuclear medicine. In this report, AI is contextualized in the history of technologic revolutions. Opportunities for AI applications in nuclear medicine related to diagnosis, therapy, and workflow efficiency, as well as emerging challenges and critical responsibilities, are discussed. Establishing and maintaining leadership in AI require a concerted effort to promote the rational and safe deployment of this innovative technology by engaging patients, nuclear medicine physicians, scientists, technologists, and referring providers, among other stakeholders, while protecting our patients and society. This strategic plan was prepared by the AI task force of the Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging.
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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 | 0,040 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 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 ».