MAIBAI

Razvoj meroslovnega okvira za ocenjevanje slikovnih sistemov umetne inteligence za odkrivanje bolezni

Sistemi umetne inteligence, ki temeljijo na slikah za zaznavanje bolezni, so vse pogosteje razviti, zato je nujno, da so učinkoviti in zanesljivi v heterogenih kliničnih okoljih, ter da so ocenjeni po odobrenih smernicah. Da bi to dosegli, MAIBAI stremi k razvoju standardiziranega in nepristranskega okvira za oceno učinkovitosti, splošne uporabnosti in primernosti orodij umetne inteligence, s čimer bi omogočili učinkovitejšo, zanesljivejšo in ponovljivo validacijo sistemov umetne inteligence, ki temeljijo na slikah za zaznavanje bolezni. Z uporabo presejalnih metod za raka dojk kot primera bodo orodja umetne inteligence ocenjena na obsežni realni bazi podatkov mamografskih slik, končni cilj pa je oblikovati metrologijski okvir za ocenjevanje in razlago umetne inteligence v diagnostičnem slikanju.

Eksponentno povečanje podatkov v zdravstvu v zadnjem desetletju, skupaj s hitrim tehnološkim razvojem, je privedlo do obetavnih novih pristopov umetne inteligence za diagnostične aplikacije in napovedovanje tveganj. Vendar pa je sprejetje umetne inteligence v kliničnih okoljih še vedno omejeno, predvsem zaradi i) omejene kakovosti podatkov in interoperabilnosti med heterogenimi kliničnimi centri in elektronskimi zdravstvenimi kartotekami, ii) odsotnosti robustnih postopkov validacije, iii) nezaupanja v napovedi in odločitve, ki jih generirajo sistemi umetne inteligence, ter iv) pomanjkanja usklajenih vladnih predlogov in konsenznih smernic glede korakov za njihovo uvedbo.

Za omogočanje implementacije sistemov umetne inteligence, ki temeljijo na slikah za zaznavanje bolezni, MAIBAI naslavlja naslednje specifične potrebe:

• Preizkus orodij umetne inteligence na velikih in visokokakovostnih bazah podatkov medicinskih slik, s podatki, kategoriziranimi in integriranimi glede na klinično pomembne podskupine in ključne dejavnike pridobivanja slik;
• Zagotovitev jasne metodologije za ocenjevanje kakovosti napovednih modelov umetne inteligence z ustreznimi povezanimi metričnimi kazalniki ter metodami za interpretacijo razložljivih in sledljivih orodij umetne inteligence;
• Oblikovanje globalnega, standardiziranega in nepristranskega okvira za oceno umetne inteligence.

Financiranje projekta:

Projekt 22HLT05 MAIBAI, ki se je začel septembra 2023, je prejel sredstva iz Evropskega partnerstva za meroslovje, sofinanciranega iz programa za raziskave in inovacije Evropske unije Obzorje Evropa in s strani sodelujočih držav. Financiranje za partnerje iz Združenega kraljestva zagotavlja Innovate UK v okviru podaljšanja jamstva Obzorje Evropa.

Projekt je financiran s strani Evropske unije. Vendar pa so mnenja in stališča izražena le stališča avtorja(-jev) in ne odražajo nujno stališč Evropske unije ali EURAMET. Niti Evropska unija niti organ za dodelitev sredstev ne odgovarjata zanje.