世卫组织国际电联建立医学人工智能的基准程序

联合国的两个机构联手成立了健康促进人工智能焦点小组（FG-AI4H），这是一组全球代表，联合国希望这将有助于简化医疗保健领域中审核AI技术的简化，透明流程。

焦点小组成员在3月29日发表在《柳叶刀》上的文章中写道，世界卫生组织和国际电信联盟（ITU）的产品FG-AI4H于去年7月首次成立，是对AI在医学领域迅速发展和扩展的反应。。尽管该行业目前正在解决其相当多的障碍（医生短缺，天花乱坠的工作率和预期寿命的增长，仅举几例），但我们拥有比以往任何时候都更多的访问大量数字数据的机会。

“从这些大型数据集中学习的AI模型正在开发中，并且有可能帮助解决医学中的模式识别和分类问题，例如早期检测，诊断和医学决策，” Thomas Wiegand等人。在日记中写道。“这些进展有望改善患者的医疗保健，并为从业者提供急需的支持。”

迄今为止，FG-AI4H已举办了三场讲习班和会议，并且正在招募卫生和政策专家以组成主题组。主题用例将构成焦点组的基本构建块，每个构建块都代表着一个重大的，相关的健康问题，这些问题很难解决或代价昂贵。一旦主题经过审查并达成共识，Wiegand及其同事表示，他们将充当“利益相关者之间开放式合作的论坛，他们同意以实用，最佳实践的方法对每个用例进行基准测试。”

作者说，主题大纲将理想地定义每种应用场景和该用例中所需的AI模型输出，并确定培训和测试数据的充足来源。使多源异构数据可供培训AI模型的科学家访问也很重要，因为最佳模型可以在多个人群中推广。

“对于许多用例，至少在最初，将模型性能与人类性能进行比较，或者在同一任务中在人工智能的辅助下进行人类性能比较有意义，而对于其他任务，算法的比较性能将更有意义”，Wiegand和合著者说。“一旦满足这些要求，就可以通过在线平台提交AI模型，并使用测试数据进行评估。

“通过这种方式建立的基准测试过程不仅将提供可证明AI模型质量的可靠，强大且独立的评估系统，还将为模型验证提供独立的测试数据集，以符合报告多变量预测的最佳实践建议健康模型。”

到目前为止，焦点小组已在心血管疾病风险预测，眼科和基于AI的症状检查器等领域开发了11个主题组。

FG-AI4H鼓励学者，技术人员和监管机构通过共享有关主题，用例，数据和算法的想法，为这一过程做出贡献。该焦点小组定于4月2日在上海再次开会，计划于今年晚些时候在日内瓦，坦桑尼亚和印度举行会议。