Инструмент оценки качества исследований диагностической точности алгоритмов искусственного интеллекта (QUADAS-CAD)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. Применение искусственного интеллекта (ИИ) для обработки медицинских данных ― перспективное, активно развивающееся направление [1]. Однако в данной области существует проблема стандартизации методологии ― как проведения самих исследований, так и оформления их результатов. В частности, существует потребность оценки методологического качества, ключевым показателем которого является вероятность намеренного или случайного привнесения систематических ошибок (bias) в результаты исследования. Существующий инструмент оценки (QUADAS-2) [2] ориентирован на медицинский тип исследований, что затрудняет его использование для оценки работ, посвящённых теме ИИ [3].

ЦЕЛЬ ― модификация существующей системы оценки методологического качества QUADAS-2 для анализа исследований диагностической точности алгоритмов ИИ.

МЕТОДЫ. Для каждого домена системы QUADAS-2 («patient selection», «index test», «reference standard», «flow and timing») проведена оценка информативности сигнальных вопросов, предложена адаптация или замена низкоинформативных формулировок.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Для всех доменов исходной системы QUADAS-2 предложены правки. Вопросы домена «patient selection», посвящённые формированию выборки пациентов, модифицированы с целью оценки сбалансированности набора данных по критериям наличия и вариабельности (степени тяжести) заболевания. Для домена «index test» вопрос о предварительно заданном граничном значении представлен в двух вариантах: для патологии и для ответа ИИ, так как алгоритмы могут использовать вероятностный порог принятия решения. Кроме того, в домен включены вопросы обоснованности размера и отсутствия пересечений (в том числе качественных) обучающей и тестовой выборок. В домене «reference test» один из вопросов адаптирован для оценки качества подготовки референтных данных. Домен «flow and timing» пересмотрен с позиций единообразия условий обработки данных, включён вопрос о типе исследования по источнику исходных данных. Разработанная версия QUADAS-CAD апробирована в рамках работы над систематическим обзором «Диагностическая точность ИИ-алгоритмов обработки КТ для оппортунистического скрининга аневризмы брюшной аорты».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Использование модифицированной системы QUADAS-CAD повысило эффективность оценки методологического качества в рамках систематического обзора исследований диагностической точности ИИ. Представленные результаты могут быть полезны для задач систематизации и анализа данного типа исследований.

Об авторах

М. Р. Коденко

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Email: r.reshetnikov@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Р. В. Решетников

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Автор, ответственный за переписку.
Email: r.reshetnikov@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Т. А. Макарова

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Email: r.reshetnikov@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Yin J, Ngiam K, Teo H. Role of Artificial Intelligence Applications in Real-Life Clinical Practice: Systematic Review. J Med Internet Res. 2021;23(4):e25759. doi: 10.2196/25759
  2. QUADAS assessment. The University of Bristol. URL: https://www.bristol.ac.uk/population-health-sciences/projects/quadas/quadas-2/
  3. Sounderajah V, Ashrafian H, Rose S, et al. A quality assessment tool for artificial intelligence-centered diagnostic test accuracy studies: QUADAS-AI. Nat Med. 2021;27(10):1663–1665. doi: 10.1038/s41591-021-01517-0

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Коденко М.Р., Решетников Р.В., Макарова Т.А., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».