CONSORT-AI:人工智能试验报告综合标准;DECIDE-AI:人工智能驱动的决策支持系统开发和探索性临床研究;SPIRIT-AI:标准协议项目:人工智能干预试验建议
越来越多的基于人工智能(AI)的临床决策支持系统在临床前,硅,评估中表现出了有希望的表现,但很少有人能显示出对患者护理的真正好处。早期临床评估对于评估AI系统在小规模上的实际临床表现,确保其安全性,评估其使用围绕其使用的人为因素以及为进一步的大规模试验铺平道路很重要。但是,这些早期研究的报告仍然不足。本声明为人工智能驱动的决策支持系统的发展和探索性临床调查提供了基于共识的报告指南(decution-ai)。我们进行了两轮修改的Delphi过程,以收集和分析有关AI系统早期临床评估报告的专家意见。专家是从20个预定义的利益相关者
Baptiste Vasey 1§ , David A. Clifton 2 , Gary S. Collins 3,4 , Alastair K. Denniston 5 , Livia Faes 6,7 , Bart F. Geerts 8 , Xiaoxuan Liu 5,7 , Lauren Morgan 9 , Peter Watkinson 10 , Peter McCulloch 1 1 英国牛津大学纳菲尔德外科科学系 2 英国牛津大学工程科学系生物医学工程研究所 3 英国牛津大学纳菲尔德骨科、风湿病和肌肉骨骼科学系医学统计中心 4 英国牛津约翰拉德克利夫医院 NIHR 牛津生物医学研究中心 5 英国伯明翰大学医院 NHS 基金会信托 6 瑞士卢塞恩州立医院眼科诊所 7 Moorfields 眼科医院 NHS 基金会信托英国伦敦 8 Healthplus.ai BV,荷兰阿姆斯特丹 9 Morgan Human Systems Ltd,英国什鲁斯伯里 10 英国牛津大学纳菲尔德临床神经科学系重症监护研究组 § 通讯作者:baptiste.vasey@nds.ox.ac.uk
摘要 现在人们可以获得大量信息,包括与他们的过去、现在和未来有关的信息。一个重要的研究挑战是确定人们如何决定寻求或避免信息。在这里,我们提出了一个信息寻求的框架,旨在整合驱动信息寻求和避免信息的动机。我们的框架基于这样的理念:信息可以以积极和消极的方式改变人们的行为、情感和认知。建议人们评估这些影响并将其整合到导致信息寻求或避免的信息价值的计算中。该理论提供了一个框架来描述和量化信息寻求中的个体差异,我们假设这也可以诊断心理健康。我们考虑了可能导致信息寻求不足和过度的偏见,并讨论了所提供的框架如何帮助政府机构评估强制信息披露的福利效应。