Искусственный интеллект в здравоохранении

Клиническая валидация (clinical validation) – подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с ее целевым использованием в рамках установленного изготовителем функционального назначения.

В этом случае необходимо представление данных согласно частоте их встречаемости, заболеваемости, распространенности в популяции. При проведении клинической валидации следует использовать верифицированный набор данных. Характеристики наборов данных (размерность, разреженность, баланс, распределение классов и др.

) должны подбираться в соответствии с задачей.

Под размерностью понимается количество атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных (например, значение артериального давления, масса тела пациента, уровень холестерина и др.). Наборы данных с высокой размерностью (с большим количеством атрибутов) выдвигают повышенные требования к алгоритмам системы ИИ, допустимому размеру таких наборов, а также к вычислительным ресурсам для их обработки. В зависимости от поставленной цели и дизайна исследования допустимо обоснованное снижение размерности набора данных, в частности, за счет кластеризации данных либо группировки взаимосвязанных по какому-либо признаку атрибутов в объединенные категории.

Высокий уровень разреженности (отсутствия) данных способен существенно осложнить для системы ИИ задачу поиска и категоризации объектов интереса, что нужно учитывать в зависимости от поставленной задачи.

Сбалансированный набор данных должен содержать одинаковое количество примеров различных категорий (классов) объектов интереса.

В случае бинарной классификации это может соответствовать распределению 50/50 для случаев «патология/норма».

Важным этапом подготовки данных является деидентификация (обезличивание). Должны быть удалены любые персональные данные. В случае необходимости возможно их изменение, например замена даты рождения на возраст.

Подготовленные наборы данных могут быть структурированы посредством выделения признаков в соответствии с поставленной задачей.

В процессе структурирования снижают размерность набора данных, оставляя достаточный список атрибутов для точного и полного описания элементов набора данных, что будет способствовать последующему обобщению шагов и проведению качественной разметки (аннотации) данных.

Фильтрация набора данных позволяет исключить данные, не соответствующие заданным параметрам (например, смазанные изображения), повысив их качество.