9-bodový kontrolní seznam pro zlepšení analýzy obrazu založené na AI v patologii

Nový článek v Veterinární patologie Představuje 9-bodový kontrolní seznam navržený ke zlepšení kvality studií hlášení, které používají automatizovanou analýzu obrázků založené na umělé inteligenci (AI) (AIA). Vzhledem k tomu, že se nástroje AI ve výzkumu založeném na patologii více používají, objevily se obavy ohledně reprodukovatelnosti a transparentnosti publikovaných zjištění.

Kontrolní seznam vyvinutý interdisciplinárním týmem veterinárních patologů, odborníků na strojové učení a editory časopisů nastiňuje klíčové metodologické podrobnosti, které by měly být zahrnuty do rukopisů. Patří mezi ně vytváření datových sad, trénink modelu, hodnocení výkonu a interakce se systémem AI. Cílem je podporovat jasnou komunikaci metod a snížit kognitivní a algoritmické zaujatosti.

„Transparentní hlášení je rozhodující pro reprodukovatelnost a pro převedení nástrojů AI do rutinních patologických pracovních postupů,“ píšou autoři. Zdůrazňují, že dostupnost podpory dat, která jsou jako datové sady školení, zdrojový kód a hmotnosti modelu, je nezbytná pro smysluplnou validaci a širší aplikaci.

Pokyny mají za cíl pomáhat autorům, recenzentům a editorům a budou zvláště užitečné pro podání Veterinární patologie Nadcházející zvláštní číslo na AI.