Radiologi FDA: Autonomo AI non pronto per il prime timeAI & Dintorni

Pubblicato Il 02 Luglio 2020 | Da Kari Oakes

Radiologists to FDA: Autonomous AI not ready for prime time
L’intelligenza artificiale non è pronto per l’autonomia in radiologia, in base a due radiologici associazioni professionali che hanno chiesto la US Food and Drug Administration (FDA) per attendere test più severi e di sorveglianza delle modalità prima di autorizzare la sua autonoma di attuazione in medical imaging.
 
Nel follow-up a febbraio 2020 workshop incentrato sull’intelligenza artificiale (AI) in medical imaging, le sedie dell’American College of Radiology (ACR) e Radiological Society of North America (RSNA) ha detto in una lettera congiunta che “hanno alcuni problemi con l’approccio suggerito, presso la bottega da un numero di ricercatore/sviluppatore presentazioni rispetto alla FDA l’autorizzazione percorsi per l’autonomia di funzionamento algoritmi di intelligenza artificiale in medical imaging.”
 
Le due organizzazioni “credo sia improbabile che la FDA potrebbe fornire una ragionevole garanzia di sicurezza e l’efficacia di autonoma AI in radiologia cura del paziente senza più rigorosi controlli, la sorveglianza, e di altri meccanismi di controllo durante l’intero ciclo di vita”, secondo Howard B. Fleishon, MD, dell’ACR e Bruce G. Haffty, MD, della RSNA, che ha aggiunto che avendo IA eseguire autonoma interpretazione delle immagini a un livello di sicurezza “è un sacco di tempo.”
 
Fleishon e Haffty sostenuto per la FDA per tenere a bada ulteriori approvazioni fino supervisione algoritmi di intelligenza artificiale in uso corrente sono più vasto mercato di penetranza, in modo che l’agenzia possa raggiungere una migliore comprensione dell’efficacia e della sicurezza di questi sistemi. Queste informazioni possono essere utilizzate dalla FDA per formulare sia il premarket di approvazione e sorveglianza post-commercializzazione processi autonomi AI, hanno detto.
 
In particolare, la lettera si chiede di algoritmi di intelligenza artificiale per essere testato utilizzando multi-sito insiemi di dati eterogenei, “per garantire un minimo livello di generalizzabilità tra diverse popolazioni di pazienti variabile apparecchiature di imaging e di protocolli di imaging.” Postmarket supervisione da parte di FDA dovrebbe assicurarsi che algoritmi di intelligenza artificiale stanno funzionando come previsto, a lungo termine, e di etichettatura dovrebbe essere chiari su ciò che le apparecchiature e protocolli validati per l’utilizzo con l’IA, Fleishon e Haffty detto.
 
Le associazioni’ lettera di riferimento anche 2019 un documento di discussione della FDA, che propone un quadro normativo per AI – apprendimento automatico basato su software come dispositivi medici (SaMD). Alcuni SaMD è “bloccata”, mentre altri utilizzano tecniche di apprendimento automatico e di essere “in continuo apprendimento.” Per quanto riguarda continuamente algoritmi adattativi, Fleishon e Haffty ha detto, “siamo convinti che, senza le garanzie previste dalla diretta del medico-specialista di vigilanza durante ogni utilizzo, oltre al ciclo di vita del prodotto (TPLC) approccio normativo completa di monitorare in tempo reale i prodotti distribuiti, può essere fattibile per la FDA per garantire la sicurezza e l’efficacia di continuo algoritmi adattativi.”
 
La lettera suggerisce che AI al momento potrebbe essere meglio utilizzati in radiologia per aiutare con la salute della popolazione di gestione da individuare e quantificare i risultati incidentali che possono essere associati con le malattie croniche.
 

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