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디지털 데이터와 컴퓨팅 파워의 발전은 인공지능(AI)에서 중요한 발전을 일으켰으며, 이는 진단, 치료 및 예후에 대한 임상 결정 making을 향상시키기 위해 의료 분야에서 분류 및 예측 모델의 사용으로 이어졌습니다. 그러나 이러한 발전은 이러한 모델을 개발하는 데 사용되는 데이터, 모델 아키텍처 및 모델 평가 및 검증 프로세스에 대한 보고 기준의 부족으로 제한됩니다. 여기에서 우리는 MINIMAR (최소 의료 AI 보고 정보)를 제시하며, 이는 의도된 예측, 대상 집단 및 숨겨진 편견을 이해하는 데 필요한 최소 정보와 이러한 새로운 기술을 일반화할 수 있는 능력을 설명하는 제안입니다. 우리는 의료에서 AI를 정확하고 책임감 있게 보고하기 위한 기준의 필요성을 촉구합니다. 이는 이러한 모델의 설계 및 구현을 용이하게 하고 관련 임상 결정 지원 도구의 개발 및 사용을 촉진하며, 정확성과 편견에 대한 우려를 관리하는 데 도움을 줄 것입니다.
Hernandez‐Boussard 외 (수요일,)은 이 질문을 연구했습니다.