Обеспечение безопасного и надежного ИИ в радиологии

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в радиологию преобразует медицинскую визуализацию, обещая более эффективные и точные диагностические процессы. Инструменты радиологического ИИ теперь помогают врачам обнаруживать аномалии и интерпретировать изображения со скоростью и точностью, которые могли бы переосмыслить уход за пациентами. Однако по мере того, как эти продукты ИИ становятся все более совершенными, потребность в надежных системах мониторинга для обеспечения их надежности становится настоятельной. В отличие от традиционных инструментов, модели ИИ являются динамичными, требующими постоянного надзора для предотвращения потенциальных сбоев в реальных приложениях. При недостаточных механизмах контроля качества быстрое внедрение инструментов радиологического ИИ может привести к непреднамеренным и потенциально опасным результатам для пациентов.

Растущая потребность в контроле качества в радиологии с использованием искусственного интеллекта

Инструменты радиологического ИИ, хотя и многообещающие, не имеют комплексных мер контроля качества, что создает критический пробел в их безопасном внедрении. Обращаясь к участникам ежегодного собрания Общества по визуализационной информатике в медицине (SIIM), доктор Рэйм Гейс подчеркнул неотложность создания систем «сторожевого пса» для этих инструментов ИИ. Он предупредил о потенциальном «моменте Challenger Shuttle» в радиологии, если эти инструменты останутся без контроля. Риск заключается в растущей автономности инструментов ИИ: поскольку они общаются и принимают решения на основе собственной интерпретации данных, существует неотъемлемый риск необнаруженных ошибок, которые могут нанести значительный вред. Доктор Гейс выступил за то, чтобы без упреждающего контроля качества неконтролируемая эволюция ИИ в клинических условиях могла привести к внезапным остановкам работы и длительным расследованиям в случае возникновения серьезного инцидента.

Контроль качества радиологического ИИ требует сложного количественного мониторинга, в этой области в настоящее время эта отрасль отстает от других отраслей. SIIM, с его историей пионера в разработке систем архивации и передачи изображений (PACS), позиционирует себя как лидер в обучении специалистов-радиологов надежности этих систем. Доктор Гейс утверждает, что администраторы PACS, которые уже отвечают за установку, мониторинг, управление и откат радиологических систем, могут быть оснащены необходимыми навыками для надзора за системами, управляемыми ИИ. С дополнительным обучением надежности систем администраторы PACS могут стать надежными системными инженерами, взяв на себя решающую роль в поддержании безопасности и эффективности в области ИИ для медицинской визуализации.
 

Проблема поддержания надежности ИИ

Инструменты ИИ в радиологии изначально уязвимы к постепенному снижению точности с течением времени из-за изменений во входных данных, которые они обрабатывают. Доктор Гейс объяснил, что эффективность модели ИИ тесно связана с ее тренировочными данными, и любые изменения в этих данных — будь то обновленные протоколы визуализации, демографические сдвиги в популяциях пациентов или недавно приобретенное оборудование для визуализации — могут привести к снижению производительности. Это явление, известное как «дрейф данных», является распространенной проблемой в ИИ, но особенно тревожно в радиологии, где снижение точности может иметь серьезные последствия для ухода за пациентами. В отличие от ошибок в других секторах, где сбои могут привести к финансовым потерям, неточности в ИИ медицинской визуализации могут привести к пропущенным диагнозам или неправильному лечению.

Доктор Гейс отметил, что модели ИИ не выходят из строя очевидным образом; вместо этого они постепенно и часто молчаливо деградируют. Незначительные изменения в производительности могут остаться незамеченными без строгого мониторинга. Чтобы противостоять этому, доктор Гейс предложил «систему мониторинга с полосовой оценкой», которая будет включать оценку определенных характеристик входных данных для обнаружения изменений, которые могут повлиять на точность ИИ. Этот метод позволит отделениям радиологии выявлять и устранять изменения во входных данных, которые могут поставить под угрозу надежность инструментов ИИ, обеспечивая стабильную производительность с течением времени. Внедряя такие протоколы мониторинга, поставщики медицинских услуг могут снизить риски и поддерживать целостность систем ИИ в клинических условиях.
 

Важность установления стандартов для инструментов ИИ

Доктор Гейс подчеркнул важность разработки общеотраслевых стандартов для инструментов ИИ в радиологии для обеспечения долгосрочной надежности. Одно из таких предложений предполагает использование стандартизированных карт моделей, которые документируют важные детали о каждом инструменте ИИ, включая архитектуру модели, характеристики данных обучения и этические соображения. Карты моделей дадут четкий обзор возможностей и ограничений каждого продукта ИИ, что позволит медицинским работникам принимать обоснованные решения о выборе и применении инструментов. Создав универсальный шаблон для карт моделей, SIIM может установить стандарт для инструментов ИИ в радиологии, гарантируя, что каждый продукт соответствует минимальным требованиям качества и безопасности.

Эти модельные карты повысят прозрачность и обеспечат более эффективный мониторинг и оценку. Модельные карты позволят администраторам PACS и другим специалистам лучше понять факторы, влияющие на производительность, путем детализации условий, при которых инструмент ИИ наиболее надежен. Как признанный лидер в области радиологической информатики, SIIM хорошо подходит для руководства этими усилиями по стандартизации, помогая создавать среду, в которой инструменты ИИ применяются безопасно и надежно.

Внедрение ИИ в радиологию знаменует собой новую эру в медицинской визуализации, которая может значительно повысить точность и эффективность диагностики. Однако, поскольку инструменты ИИ становятся все более сложными и автономными, потребность во всесторонних механизмах контроля качества становится первостепенной. Внедряя строгие системы мониторинга и устанавливая отраслевые стандарты, радиологическая сфера может гарантировать, что приложения ИИ безопасны и эффективны при клиническом использовании. Лидерство SIIM в этой инициативе позволит администраторам PACS и другим специалистам по радиологии надежно управлять этими инструментами, в конечном итоге улучшая уход за пациентами и защищая от рисков отказа ИИ. Благодаря проактивному подходу к контролю качества радиологическое сообщество может использовать весь потенциал ИИ, уделяя первостепенное внимание безопасности пациентов и клинической точности.

Источник: Healthcare in Europe