Validity and transferability of Model for ASsessing the value of Artificial Intelligence (MAS-AI)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2022, a multidisciplinary group of experts and patients published a Model for ASsessing the value of AI (MAS-AI) in medical imaging. MAS-AI is a critical tool for decision-makers, enabling them to make informed choices on the prioritization of AI solutions. The objective of this study was to assess the face validity and transferability of MAS-AI by investigating workshop participants' perceptions in Denmark, Italy, and Canada regarding the importance of its content. METHODS: A Delphi process was conducted, including inputs from four workshops with a sample of decision makers from hospitals or the healthcare sector, patient partners and various researchers and experts. The participants were asked to rate the importance of each of the domains and subtopics in MAS-AI on a 0-3 Likert scale. RESULTS: A total of 95 participants from three countries participated. The face validity of all MAS-AI domains was confirmed by Denmark, Canada, and Italy, with over 70 percent of the respondents in the first round rating the domains as moderately or highly important. Overall, the five process factors were considered moderately or highly important by between 93 percent and 87 percent of the respondents. All the individual subtopics under each domain were rated above the 70 percent cut-off, except five subtopics for Italy. CONCLUSIONS: The study confirmed the validity of the MAS-AI domains in Denmark, Canada, and Italy. Several improvements in study design and data collection were identified. In the future, analyzing participants to understand which items were rated as important by whom could provide valuable insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».