Системы искусственного интеллекта в клинической медицине, ГОСТ Опции

[Игорь]

В 2022 году утверждены несколько любопытных документов:

ГОСТ Р 59921.1-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 1. Клинические испытания
ГОСТ Р 59921.2-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 2. Программа и методика технических испытаний
ГОСТ Р 59921.3-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 3. Управление изменениями в системах искусственного интеллекта с непрерывным обучением
ГОСТ Р 59921.4-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 4. Оценка и контроль эксплуатационных параметров
ГОСТ Р 59921.5-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов
ГОСТ Р 59921.6-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 6. Общие требования к эксплуатации

Воспроизводить ГОСТ на форуме запрещено, но каждый может легко найти тексты документов на информационно-справочных ресурсах, в том числе на официальных сайтах правовой информации. Приглашаю коллег ознакомиться и высказаться.

Сообщение отредактировал Игорь - 4.08.2022 - 13:51

[Игорь]

В основе системы ИИ могут использоваться различные технологии, в том числе вероятностные.

Но полезно сначала изучить процессы в ЛПУ, с которыми мы имеем дело, чтобы "не отрываться от коллектива". Начато создание ресурса, с которым можно ознакомиться по адресу https://cr.rosminzdrav.ru. И особенно посмотреть вот этот документ с данного сайта "https://apicr.minzdrav.gov.ru/static/DevelopCR/Критерии оценки качества медицинской помощи.docx". Где здесь вероятности? Вправе ли мы настаивать, что вероятность того или иного диагноза, скажем 0,87? Доктор так и запишет в историю болезни и будет на 87% лечить, а фонд ОМС оплатит 87% затрат?

Тот же логистический или пробит анализ выдает результат распознавания, имеющий смысл вероятности. Подчеркиваю, не вероятность, а смысл вероятности, которая, вообще говоря, сама по себе ничего не означает. Это не окончательный результат распознавания. Окончательный результат - продукт "огрубления" количественной величины до дихотомической порогом отсечения в зависимости от принятых чувствительности и специфичности. При этом чувствительность и специфичность того или иного диагностического теста сообщаются пользователю (доктору), который принимает однозначное решение и берет на себя ответственность.

Например, вместо расспроса пациента после операции о самочувствии задать один вопрос: "Тебе хорошо или плохо?" Ответит "хорошо" - тут же на выписку, ответит "плохо" - на повторную операцию.

Удовлетворенность пациента - есть такой параметр. Но этот параметр далеко не единственный и даже не основной, и решение о выписке только на его основе не принимается. Есть еще много других параметров, например, биохимический анализ крови. И там почти все показатели количественные! Но ... в первой колонке бланка указано наименование параметра, во второй - его значение у пациента, в третьей - интервалы или значение нормы. А результат (во всяком случае для терапевта)? Укладывается ли значение параметра в норму - да/нет!

Наша полезная дискуссия переходит в обсуждение шкал (в соседней ветке форума обсуждение аналогичное). Поэтому определимся - чем количественные шкалы отличаются от качественных в практическом смысле? Ответ парадоксальный - только количеством градаций. Реально измеряемый количественный показатель, например, возраст, для практических целей классификации пациентов принято переводить в качественные переменные - возрастные группы (стандартно - по годам). Хотим более точно (по месяцам) - будет просто больше индикаторных (бинарных) переменных.

Сообщение отредактировал Игорь - 8.08.2022 - 08:34