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引用：Shelmerdine SC、Arthurs OJ、Denniston A 等人。回顾医疗保健领域使用人工智能的临床研究的研究报告指南。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100385。doi:10.1136/bmjhci-2021-100385
摘要 高质量的研究对于指导循证护理至关重要，其报告方式应具有可重复性和透明度，并在适当的情况下提供足够的细节，以便纳入未来的荟萃分析。各种研究设计的报告指南已广泛用于临床（和临床前）研究，包括包含最低限度纳入要点的清单。随着最近使用人工智能 (AI) 的研究数量的增加，需要评估其他因素，这些因素并不完全符合传统的报告指南（例如，与技术算法开发有关的细节）。在本综述中，重点介绍了报告指南，以提高人们对评估医疗保健领域人工智能干预措施的研究所需的基本内容的认识。其中包括已发布和正在进行的著名报告指南的扩展，例如标准协议项目：干预试验建议-AI（研究协议）、试验报告综合标准-AI（随机对照试验）、诊断准确性研究报告标准-AI（诊断准确性研究）和个体预后或诊断多变量预测模型的透明报告-AI（预测模型研究）。此外，还有许多指南更普遍地考虑将人工智能用于健康干预（例如，医学成像人工智能清单（CLAIM）、最低信息（MI）-CLAIM、医学人工智能报告的 MI）或解决特定元素，如“学习曲线”（决策人工智能的发展和探索性临床研究）。目前尚未解决人工智能健康干预的经济评估问题，将其扩展到现有指南可能会有所帮助。面对大量有关人工智能健康干预的研究，报告指南有助于确保研究人员和研究评估人员既考虑到良好研究设计和报告的公认要素，又能充分应对人工智能特定要素带来的新挑战。
引用：Levi R、Carli F、Arévalo AR 等人。基于人工智能的胃肠道出血患者重症监护病房输血预测。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100245。doi:10.1136/bmjhci-2020-100245
摘要 目的 在可能出现血流动力学障碍或可能需要紧急干预的情况下，胃肠道 (GI) 出血通常需要重症监护病房 (ICU)。然而，许多进入 ICU 的患者出血停止，不需要进一步干预，包括输血。本研究提出了一种人工智能 (AI) 解决方案，用于预测入住 ICU 的胃肠道出血患者的再出血。方法 使用两个公开的 ICU 数据库（重症监护医学信息集市 V.1.4 数据库和 eICU 协作研究数据库）训练和测试机器学习算法，使用免于输血作为可能不需要 ICU 级护理的患者的代理。使用现成的数据（包括实验室、人口统计和临床参数）探索了多个初始观察时间范围，总共 20 个协变量。结果最佳模型使用 5 小时的观察期来实现接受者操作曲线下面积 (ROC-AUC) 大于 0.80。该模型在针对两个 ICU 数据库进行测试时表现稳健，所有数据库的 ROC-AUC 都相似。结论人们认识到人工智能对医疗创新的潜在破坏性影响，但在实施和部署之前，应考虑人工智能对医疗应用的风险和当前的局限性。所提出的算法并非旨在取代临床决策，而是为临床决策提供参考。前瞻性临床试验验证作为分类工具是必要的。
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在计算并得出模型解决方案后，将再次对模型进行整体测试，以查找是否存在错误。如果模型能够提供系统性能的可靠结果，则可以说该模型是有效的，优秀的运筹学从业者认为该模型可以适用更长时间，因此会通过考虑问题的过去、现在和未来的规范来不时更新模型。
推荐引用 推荐引用 请参阅 Judi E.；Morris, Jason；Craft, Richard；Moulton, Michael；以及 Trujillo, Steven M. (2018) “在桑迪亚国家实验室整合人类准备水平”，《极端环境下的人类表现杂志》：第 14 卷：Iss. 1，第 1 篇文章。DOI：10.7771/2327-2937.1085 可从以下网址获取：https://docs.lib.purdue.edu/jhpee/vol14/iss1/1
自 2010 年以来，人类准备水平的概念一直在发展中，作为现有技术准备水平 (TRL) 量表的可能补充。其目的是提供一种机制来解决与系统中的人为因素相关的安全和性能风险，该系统与系统工程界已经熟悉的 TRL 结构相似。新墨西哥州阿尔伯克基的桑迪亚国家实验室于 2015 年发起了一项研究，以评估将人类准备规划纳入桑迪亚流程和产品的选项。研究小组收集了大部分基线评估数据，并进行了访谈，以了解员工对四种不同人类准备规划选项的看法。初步结果表明，所有四种选项都可能发挥重要作用，具体取决于所执行的工作类型和产品开发阶段。完成数据收集后，将在一个或多个测试案例中评估已确定解决方案的实用性。
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致谢 “远程办公带来空气质量和气候效益”的想法源自早期项目，该项目由电子工业联盟 (EIA) 和世界资源研究所 (WRI) 合作出版，题为《减少碳排放：电子创新促进气候保护》。该报告展示了如何使用电子和通信产品（如传感器和带宽）来减少温室气体。基于这项工作，EIA 和 WRI 决定深入研究一项应用——远程办公。AT&T 的 Alice Borrelli、Sun Microsystems 的 Erin Craig 和 Doug Lowell、英特尔的 Stephen Harper、惠普的 David Isaacs 和电子工业联盟的 Holly Evans 通过早期讨论和审查帮助制定了该指南。在世界资源研究所，Vivian Fong、Tony Janetos、William LaRocque、James MacKenzie 和 Janet Ranganathan 提供了有益的评论。修订稿受益于能源与气候解决方案中心的 Joseph Romm 的评论。资金由美国环境保护署和 AT&T 基金会提供。