進一步推進人工智能與醫(yī)療大數(shù)據(jù)之前需要考慮的3個關鍵點

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由14名歐洲AI專家組成的多學科工作組為使用該技術分析醫(yī)療保健中的大數(shù)據(jù)的任何人提出了一套廣泛的指導原則。

盡管該小組的“考慮要點”專門針對風濕性和肌肉骨骼疾病，但這些建議很容易轉(zhuǎn)化為其他醫(yī)學專業(yè)以及世界其他地區(qū)。

該小組的論文于6月22日在線發(fā)表在《風濕病年鑒》上。

Sorbonne大學的醫(yī)學博士Laure Gossec和歐洲抗風濕病聯(lián)盟的13位同事在回顧了文獻并分析了各自領域和其他醫(yī)學領域大數(shù)據(jù)使用的現(xiàn)狀之后，提出了他們的名單。

在分配了證據(jù)水平和建議強度，然后計算出平均同意水平之后，工作組成員得出了三項總體原則和十點要考慮的問題。

這些原則是道德方面，大數(shù)據(jù)改變醫(yī)療保健交付的潛力以及首先處理大數(shù)據(jù)的最終目標。

關于后者，作者評論說，他們的領域必須不斷地瞄準“對風濕性和肌肉骨骼疾病患者有益”。

以下是他們的10個更細粒度點中的三個的開幕詞。

1. 隨著大數(shù)據(jù)量的增加，對數(shù)據(jù)統(tǒng)一的需求變得越來越明顯，并且有可能通過應用全球標準來使用不同的數(shù)據(jù)源。

這組作者寫道：“至關重要的是確保可以使用現(xiàn)有和將來的數(shù)據(jù)集，尤其是將其匯總用于大數(shù)據(jù)方法。” “為此，必須對它們進行協(xié)調(diào)/調(diào)整以促進數(shù)據(jù)的互操作性。”

2. 盡管跨學科合作對所有研究項目都是有益且必不可少的，但在大數(shù)據(jù)項目中，專業(yè)知識分散在不同利益相關者之間顯得尤為重要。

作者寫道：“工作組堅持在分析階段，例如在AI方法需要適當專業(yè)知識的情況下，以及在大數(shù)據(jù)項目的各個階段，適當?shù)睦嫦嚓P者之間進行協(xié)作的重要性，”作者寫道。“跨學科的合作應該在項目的不同時間進行干預，以確保能夠選擇最合適的設計，同時確保數(shù)據(jù)收集和分析類型適合目的。”

3. 在大數(shù)據(jù)領域?qū)εR床，生物學或影像學研究人員，醫(yī)療保健專業(yè)人員和計算生物學家/數(shù)據(jù)科學家進行跨學科培訓非常重要，并且與大數(shù)據(jù)領域合作的需求密切相關。

機器學習方法“變得無處不在，對科學發(fā)現(xiàn)具有重要意義;然而，醫(yī)療保健專業(yè)人員并不完全了解這些方法的正確使用，而數(shù)據(jù)科學家可能缺乏設計研究和解釋研究結(jié)果的臨床知識。” “鑒于目前在風濕和肌肉骨骼疾病領域相對缺乏與大數(shù)據(jù)相關的專業(yè)知識，并且鑒于該領域的快速變化，某些組織應設立或促進培訓課程。”

在討論中，Gossec等人。指出，他們的指南包括一個非正式的工具集，可幫助設定有關AI和醫(yī)療保健中大數(shù)據(jù)的未來討論的參數(shù)，并且很可能會被其他醫(yī)學學科應用。

他們寫道：“我們希望考慮這些要點，將激發(fā)政府和研究組織，醫(yī)療保健提供者，研究人員和患者加強對利益相關者的相關培訓。”他補充說，這項工作還可能有助于為以下方面制定基準和指南可重復的研究。