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人工智能 (AI) 工具的应用最近在医学成像和放射治疗领域引起了人们的兴趣。尽管过去几年在这些领域发表了许多论文，但由于缺乏可用于验证所开发工具性能的标准化协议，对所提出的 AI 方法的临床评估受到限制。此外，每个利益相关者都使用自己的方法、工具和评估标准。不同利益相关者之间的沟通有限或缺失，这使得不同诊所之间很难轻松交换模型。这些问题不仅限于放射治疗，而是存在于每个 AI 应用领域。为了解决这些问题，已经开发了机器学习画布、数据表数据集和模型卡等方法。它们旨在提供有关 AI 解决方案的整个创建流程、用于开发 AI 的数据集及其偏见的信息，以及促进不同利益相关者之间更轻松地协作/沟通并促进 AI 的临床引入。这项工作介绍了这 3 个开源解决方案的概念，包括作者将它们应用于放射治疗 AI 应用的经验。 Semin Radiat Oncol 32:415 − 420 2022 作者。 由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（ http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ）
放射治疗人工智能发展的标准化
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