导读 在 2014 年至 2020 年评估人工智能在现实世界共享临床决策中的使用的 34 项代表性研究中，只有两项包括对模型的外部验证以供考虑。此...
在 2014 年至 2020 年评估人工智能在现实世界共享临床决策中的使用的 34 项代表性研究中，只有两项包括对模型的外部验证以供考虑。
此外，大多数审查的研究仅使用一种算法进行训练、测试和内部验证，只有八项研究采用了多种算法。
因此，报告行业研究人员进行了系统的文献审查，以评估专注于使用机器学习来协助患者-提供者联合决策的研究的稳健性。
BMC 医学信息学和决策制定于 2 月 15 日发表了这项研究。
礼来 (Eli Lilly) 的 Lisa Hess 博士和 Alan Brnabic 用如此多的话表示，他们的审查揭示了方法、统计软件和验证策略的不规则分类。
Hess 和 Brnabic 在评论一系列方法以及许多已发表研究的相对薄弱时，呼吁临床 AI 研究人员确保“在开发基于机器学习的患者护理模型时采用多种建模方法，这需要可靠地支持共享的基于证据的决策的最高研究标准。”
作者建议，展望未来，在为现实世界的患者护理提出模型之前，应该通过内部和外部验证来调整实验性机器学习模型。
“很少有研究达到为患者提供者决策提供依据的证据，”赫斯和布纳比克评论道。
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