Обеспечение прозрачности и соблюдение европейских нормативов при использовании ИИ в ин витро-диагностике

 Navigating Explainable AI in In Vitro Diagnostics: Compliance and Transparency Under European Regulations

Роль объяснимого искусственного интеллекта в ин витро-диагностике в соответствии с европейскими регуляциями

Искусственный интеллект становится все более важным в здравоохранении, особенно в ин витро-диагностике (IVD). Европейский регламент об ин витро-диагностике признает программное обеспечение, включая алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, как часть IVD. Этот регуляторный каркас представляет существенные вызовы для AI-основанных IVD, особенно тех, которые используют техники глубокого обучения. Эти системы искусственного интеллекта должны давать точные результаты и обеспечивать объяснимость для соблюдения регуляторных требований. Надежный искусственный интеллект необходим, поскольку он должен давать здравоохранительным специалистам уверенность в использовании ИИ в принятии решений, что требует разработки методов объяснимого искусственного интеллекта (xAI). Инструменты, такие как пропагация значимости слоев, могут помочь визуализировать элементы нейронной сети, которые вносят вклад в конкретные результаты, обеспечивая необходимую прозрачность.

Объяснимость и научная обоснованность в искусственном интеллекте для ин витро-диагностики

Регламент об ин витро-диагностике описывает научную обоснованность как связь между аналитом и конкретным клиническим состоянием или физиологическим состоянием. При применении этого к алгоритмам искусственного интеллекта результаты должны быть объяснимы, а не просто получены от непрозрачной модели «черного ящика». Это важно для подтвержденных диагностических методов и алгоритмов искусственного интеллекта, поддерживающих или заменяющих эти методы. Например, ИИ-система, разработанная для обнаружения и количественной оценки PD-L1 положительных опухолевых клеток, должна предоставлять патологоанатомам четкий и понятный процесс. Аналогично, в прогнозировании выживаемости при раке толстой кишки, выявленные ИИ-признаки должны быть объяснимы и подтверждены научными доказательствами, требуя независимой проверки для обеспечения надежности и точности результатов.

Объяснимость в оценке аналитической производительности для искусственного интеллекта в ин витро-диагностике

При оценке аналитической производительности искусственного интеллекта в ин витро-диагностике важно обеспечить, чтобы алгоритмы искусственного интеллекта точно обрабатывали входные данные по всему предполагаемому спектру. Это включает в себя учет пациентской популяции, заболеваний и качества сканирования. Методы объяснимого искусственного интеллекта играют ключевую роль в определении допустимых диапазонов входных данных и выявлении того, когда и почему ИИ-решения могут потерпеть неудачу, особенно в случае проблем с качеством данных или артефактов. Надлежащее управление данными и полное понимание тренировочных данных необходимы для избежания предвзятости и обеспечения надежной производительности ИИ в реальных приложениях.

Объяснимость в оценке клинической производительности для искусственного интеллекта в ин витро-диагностике

Оценка клинической производительности искусственного интеллекта в ин витро-диагностике оценивает способность ИИ предоставлять результаты, соответствующие конкретным клиническим условиям. Методы объяснимого искусственного интеллекта играют ключевую роль в обеспечении эффективной поддержки ИИ принятия решений. Эти методы направлены на то, чтобы процесс принятия решений ИИ был прослеживаемым, интерпретируемым и понятным для медицинских экспертов. Оценка различает между компонентами, обеспечивающими научное подтверждение, и теми, которые разъясняют медицински значимые факторы. Эффективная объяснимость требует статических объяснений и интерактивных интерфейсов, ориентированных на человека, соответствующих потребностям экспертов, обеспечивая более глубокое понимание причин и прозрачность в ИИ-помогаемых диагнозах.

Заключение

Для того чтобы ИИ-решения в ин витро-диагностике выполняли свою предназначенную цель, они должны демонстрировать научную обоснованность, аналитическую производительность и, при необходимости, клиническую производительность. Обеспечение прослеживаемости и надежности требует, чтобы объяснения могли быть воспроизводимо проверены различными экспертами, технически интероперабельны и понятны. Методы объяснимого искусственного интеллекта решают критические вопросы: почему работает ИИ-решение, когда его можно применить и почему оно дает конкретные результаты. В биомедицинской сфере, где у искусственного интеллекта огромный потенциал, объяснимый искусственный интеллект крайне важен для соблюдения регуляторных требований и для предоставления здравоохранительным специалистам возможности принимать обоснованные решения. Документ подчеркивает важность объяснимости и удобства для обеспечения достоверности и производительности ИИ-основанных IVD.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…