L’articolo allegato in calce descrive lo sviluppo e la valutazione di modelli predittivi di intelligenza artificiale per il processo decisionale clinico.

Delinea una tabella di marcia in nove fasi per guidare medici e ricercatori attraverso il processo di creazione e implementazione di questi modelli in un ambiente clinico.

– CHIARIRE LA QUESTIONE CLINICA:

Definisci la domanda clinica o l’esito che il modello di IA affronterà, garantendo la pertinenza per la cura del paziente e il processo decisionale.

IDENTIFICAZIONE DEI PREDITTORI APPROPRIATI:
Selezionare predittori clinicamente significativi o caratteristiche che contribuiscono all’accuratezza predittiva del modello in base ai dati disponibili e alle conoscenze cliniche.

SCELTA DEI SET DI DATI PERTINENTI:
Selezionare set di dati rappresentativi della popolazione target per garantire l’applicabilità e la generalizzabilità del modello nella pratica clinica.

SVILUPPO DEL MODELLO PREDITTIVO AI:
Applicare vari algoritmi e tecniche per sviluppare un modello in grado di prevedere con precisione i risultati clinici definiti.

VALIDAZIONE E TEST DEL MODELLO:
Convalida e testa il modello utilizzando nuovi set di dati per valutarne le prestazioni, l’affidabilità e la generalizzabilità in diversi contesti clinici.

PRESENTAZIONE E INTERPRETAZIONE DEL MODELLO:
Assicurati che le previsioni del modello siano chiare, comprensibili e utili per migliorare il processo decisionale clinico e la cura del paziente.

LICENZA DEL MODELLO PREDITTIVO AI:
Garantire che il modello soddisfi gli standard normativi e di qualità per le applicazioni sanitarie attraverso un processo di licenza.

MANTENIMENTO DEL MODELLO PREDITTIVO AI:
Aggiornare e migliorare regolarmente il modello per mantenerne la pertinenza e l’accuratezza in scenari clinici in evoluzione.

VALUTAZIONE IN ITINERE DEL MODELLO:
Valutare continuamente l’impatto del modello sulla pratica clinica e sugli esiti dei pazienti, apportando le modifiche necessarie per migliorare l’utilità e le prestazioni.

Vale la pena leggere questo documento in quanto fornisce una guida completa e pratica per medici e ricercatori per navigare nelle complessità dello sviluppo e dell’implementazione di modelli predittivi di intelligenza artificiale nella pratica clinica, garantendone la pertinenza, l’accuratezza e l’efficacia nel migliorare il processo decisionale clinico.

Allegato: BMJ Health