Model for ASsessing the value of Artificial Intelligence in medical imaging (MAS-AI)

多学科方法 人工智能应用 透明度(行为) 卫生技术 医疗保健 人工智能 过程(计算) 指南 计算机科学 知识管理 管理科学 医学 工程类 社会学 政治学 病理 社会科学 计算机安全 法学 操作系统
作者
Iben Fasterholdt,Tue Kjølhede,Mohammad Naghavi‐Behzad,Thomas Schmidt,Quinnie T.S. Rautalammi,Malene Grubbe Hildebrandt,Anne Gerdes,Astrid Barkler,Kristian Kidholm,Valeria E. Rac,Benjamin Schnack Rasmussen
出处
期刊:International Journal of Technology Assessment in Health Care [Cambridge University Press]
卷期号:38 (1) 被引量:15
标识
DOI:10.1017/s0266462322000551
摘要

Abstract Objectives Artificial intelligence (AI) is seen as a major disrupting force in the future healthcare system. However, the assessment of the value of AI technologies is still unclear. Therefore, a multidisciplinary group of experts and patients developed a Model for ASsessing the value of AI (MAS-AI) in medical imaging. Medical imaging is chosen due to the maturity of AI in this area, ensuring a robust evidence-based model. Methods MAS-AI was developed in three phases. First, a literature review of existing guides, evaluations, and assessments of the value of AI in the field of medical imaging. Next, we interviewed leading researchers in AI in Denmark. The third phase consisted of two workshops where decision makers, patient organizations, and researchers discussed crucial topics for evaluating AI. The multidisciplinary team revised the model between workshops according to comments. Results The MAS-AI guideline consists of two steps covering nine domains and five process factors supporting the assessment. Step 1 contains a description of patients, how the AI model was developed, and initial ethical and legal considerations. In step 2, a multidisciplinary assessment of outcomes of the AI application is done for the five remaining domains: safety, clinical aspects, economics, organizational aspects, and patient aspects. Conclusions We have developed an health technology assessment-based framework to support the introduction of AI technologies into healthcare in medical imaging. It is essential to ensure informed and valid decisions regarding the adoption of AI with a structured process and tool. MAS-AI can help support decision making and provide greater transparency for all parties.
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