Практические и регуляторные аспекты применения искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой визуализации

Ожидается, что недавний прогресс в регистрации данных цифрового здравоохранения, развитие вычислительных мощностей и методологических подходов, позволяющих извлекать информацию из данных с помощью искусственного интеллекта, окажут революционное воздействие на медицинские технологии. Одним из потенциальных преимуществ является возможность получать новые и важные сведения из огромного объёма данных, ежедневно формируемых в процессе оказания медицинской помощи. Сердечно-сосудистая визуализация получает новый импульс благодаря интеллектуальным автоматизированным методам управления, обработки, сегментации и анализа петабайтных объёмов изображений, значительно превосходящих возможности традиционной ручной обработки. Алгоритмы, обучающиеся на данных, ставят перед регулирующими органами новые задачи. Частично автономное поведение, адаптивные изменения и недостаточная прозрачность получения доказательств из сложных данных создают значительные проблемы. Контроль новых технологий требует новых методов регулирования и постоянных регуляторных исследований. Все заинтересованные стороны должны участвовать в поиске справедливого баланса между инновациями и регулированием. Регуляторный подход к искусственному интеллекту должен быть основан на оценке риска и обладать устойчивостью. Выявление неизвестных возникающих рисков требует непрерывного надзора и клинической оценки на протяжении всего жизненного цикла изделия. Поскольку обучающиеся алгоритмы основаны на данных, высококачественные данные имеют фундаментальное значение для надлежащей практики машинного обучения. При извлечении, обработке, валидации, управлении и контроле данных необходимо учитывать систематическую погрешность, ошибки, ненадлежащее использование, дрейф и сдвиги, особенно в данных реальной клинической практики. Регуляторы во всём мире решают задачи XXI века, связанные с «обучающимися» медицинскими изделиями. Рассматриваются этические проблемы и регуляторные подходы. В заключение обсуждается будущее ответственного искусственного интеллекта.