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Os peritos desenvolvem a plataforma nova do auto-teste para serviços médicos AI-baseados

Os peritos do centro para diagnósticos e telemedicina desenvolveram uma plataforma para serviços do auto-teste que fosse baseada na inteligência artificial e projectada para tarefas médicas, como para a análise de imagens diagnósticas. O primeiro protótipo de funcionamento da plataforma é hospedado no serviço popular de GitHub, e os reveladores do mundo inteiro podem participar em sua melhoria adicionando critérios da verificação segundo a finalidade dos serviços.

Sergey Morozov, CEO do centro para diagnósticos e telemedicina, falou sobre este na semana temático dedicada à inteligência artificial que era parte do programa do congresso europeu da radiologia (ECR 2020).

Antes de executar um serviço baseado na inteligência artificial (AI) na prática clínica rotineira, é necessário testá-la para a prontidão técnica, assim como verificar se encontra as características indicadas. É chamado validação analítica do algoritmo. Os serviços que o passaram são permitidos ser integrados nos sistemas médicos, incluindo cuidados médicos da cidade.

A integração é um processo complexo e caro, assim que transforma-se uma barreira para muitas equipes que não podem garantir a precisão e a velocidade exigidas do algoritmo que processa dados do sistema em que são integrados. A validação analítica é executada actualmente manualmente. A validação manual permite desvios acidentais ou deliberados do programa de teste aprovado, assim como manipulação dos conjunto de dados, e igualmente pode potencial pôr participantes diferentes do teste em circunstâncias desiguais.

Para resolver estes problemas e automatizar o processo de verificação, assegurando a confiança dos usuários, os especialistas do centro para o diagnóstico e a telemedicina desenvolveram uma plataforma que permitisse que os reveladores de serviços AI-baseados conduzam independente exames preliminares (validação analítica) de seus algoritmos. Um protótipo da plataforma foi hospedado no GitHub, e a primeira versão do serviço para trocar conjunto de dados e resultados da análise de dados tem sido transferida ficheiros pela rede já.

A plataforma fornece uma oportunidade para o número ilimitado de acessos às únicas amostras de exemplos dos dados do teste ajustado a fim ajustar algoritmos. Tem regras uniformes de uso, e é possível testar simultaneamente diversos serviços. Ao mesmo tempo, a plataforma grava o tempo que o software passa no processo de dados (tempo-estudo), e os reveladores recebem um relatório automático nos resultados do teste, - explica Sergey Morozov, CEO do centro para o diagnóstico e a telemedicina.

Automatizando o todo o processo na plataforma do auto-teste, o factor humano é minimizado, que faz a manipulação de dados (para melhorar resultados) impossível. Além, a comparação dos resultados da verificação do serviço com os dados de referência é absolutamente transparente - o revelador pode ver que medidor foi usado, e como o resultado final refletido no relatório foi calculado.

Qualquer um pode participar em melhorar a plataforma e adicionar-lhe o medidor necessário, que será usado para avaliar com certeza as finalidades médicas do desempenho do algoritmo (por exemplo, para analisar radiografias ou mamogramas). Contudo, a adição da plataforma será - o único medidor que tem a justificação científica será incluído na plataforma que se opera com base no centro, - notas monitoradas Nikolai Pavlov, revelador da plataforma, cabeça do transporte de rotulagem do conjunto de dados da informática médica, sector de Radiomics e de Radiogenomics, centro para diagnósticos e telemedicina.

Os criadores da plataforma convidam reveladores de algoritmos do AI, programadores e pesquisadores a participar em actualizar e em melhorar a plataforma a fim desenvolver uma ferramenta uniforme, universal, e de fácil utilização para o auto-teste dos algoritmos da inteligência artificial pretendidos para finalidades médicas na comunidade internacional. No momento em que, não há nenhuma tal ferramenta apontada especificamente na aplicação clínica dos serviços baseados em tecnologias do AI.