医薬経済オンライン

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支払いと結果 ━医療の構造━

説明不能なディープ・ラーニングが不信の元?

第82回 医療用AIが受け入れられる条件(①②❸④⑤)

2021年8月15日号

▽エピック敗血症予測モデル(ESPM)は、深刻な感染症リスクを警告する臨床判断支援(CDSS)▽警告は電子カルテ(EHR)に自動的に現れるから病院にとって使いやすく、EHRの魅力を増す▽しかし不正確、警告の遅れなど苦情が出ており、市販CDSSを改善する課題を浮き彫りにする【出典】Casey Ross, Epic's AI algorithms, shielded from scrutiny by a corporate firewall, are delivering inaccurate information on seriously ill patients, 2021年7月26日 人工知能/機械学習(AI/ML)の初期のヘルスケア応用の反省例のひとつとしてエピック敗血症予測モデル(ESPM)を紹介したが、ほぼ同時期に、ヘルスケア専門サイト『STAT』は、現在進行形のこの問題について長い報告で疑念を掘り下げた。質のいい、効率的な医療に資さないばかりか、不信の元になり得るAIのチャスム(深い裂け目)である。 ESPMの低パフ... ▽エピック敗血症予測モデル(ESPM)は、深刻な感染症リスクを警告する臨床判断支援(CDSS)▽警告は電子カルテ(EHR)に自動的に現れるから病院にとって使いやすく、EHRの魅力を増す▽しかし不正確、警告の遅れなど苦情が出ており、市販CDSSを改善する課題を浮き彫りにする【出典】Casey Ross, Epic's AI algorithms, shielded from scrutiny by a corporate firewall, are delivering inaccurate information on seriously ill patients, 2021年7月26日 人工知能/機械学習(AI/ML)の初期のヘルスケア応用の反省例のひとつとしてエピック敗血症予測モデル(ESPM)を紹介したが、ほぼ同時期に、ヘルスケア専門サイト『STAT』は、現在進行形のこの問題について長い報告で疑念を掘り下げた。質のいい、効率的な医療に資さないばかりか、不信の元になり得るAIのチャスム(深い裂け目)である。 ESPMの低パフォ

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