很多文章的報道都是由微觀而宏觀 ， 今日小編講給大家帶來的關于人們呼吁對AI進行更嚴格的評估，以指導提供者，患者的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對人們呼吁對AI進行更嚴格的評估，以指導提供者 ， 患者這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
【人們呼吁對AI進行更嚴格的評估，以指導提供者，患者】在2014年至2020年評估使用AI進行現實世界共享臨床決策的34項代表性研究中，惟獨兩項將模型的外部驗證納入考慮范圍 。
此外，大多數已審查的研究僅使用一種算法進行訓練 ， 測試和內部驗證，惟獨八種算法在其進度上采納了多種算法 。

因此，報告行業的研究人員進行了系統的文獻綜述，以評估研究的穩健性 ， 這些研究的重點是使用機器學習來協助患者與提供者共同做出決定 。
BMC醫學信息學和決策制定于2月15日公布了該研究 。
禮來公司的Lisa Hess博士和Alan Brnabic這么說，以至于他們的評論揭示了各種不合常規的方法 ， 統計軟件和驗證策略 。
Hess和Brnabic評論了許多研究方法的多樣性以及相對薄弱之處，呼吁臨床AI研究人員確保“在基于機器學習的患者護理模型的開辟中采納了多種建模方法，這需要最高的研究標準，以可靠地支持基于證據的共享決策 。”
作者認為，展望未來 ， 在將模型推舉用于現實世界的患者護理之前，應通過內部和外部驗證對實驗機器學習模型進行規模調整 。
赫斯和布朗納比克評論說：“很少有研究能夠達到這一證據標準，可以指導患者提供者的決策 。”
該研究是免費的 。

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