NHS 为测试 AI 模型中的偏差创建蓝图

NHS AI LAB 为测试人工智能 (AI) 模型的稳健性创建了蓝图，为更安全地应用于医疗保健领域铺平了道路。

成像团队与一个研究小组合作，使用来自国家 COVID-19 胸部成像数据库 (NCCID)的数据对五个 AI 模型/算法进行了概念验证验证过程，该数据库是胸部扫描数据库和来自 NHS 的支持医疗信息信任。

 该验证流程将支持 NHS Digital 开发新的 AI 保证流程和定制培训的工作，并帮助阐明AI 法规的结构。

该研究小组由英国胸影像学会、人工智能公司Faculty、伦敦玛丽女王大学、皇家萨里基金会信托基金和邓迪大学组成。

为什么重要

人们越来越关注人工智能在支持疾病诊断、提高系统效率和实现家庭护理方面的作用。

在大流行期间，开发了许多新的 AI 放射学产品来帮助从扫描中识别 COVID-19。然而，人们担心这些工具的有效性和可靠性。人工智能模型中的偏见可能导致歧视等负面结果，种族盲数据问题已被标记为一个问题。

可以通过验证过程来评估偏见，这是确保 NHS 采用的人工智能技术安全和合乎道德的关键。

NCCID 包括来自 27 家医院信托机构的 60,000 多张图像，使其能够很好地提供单独的培训和测试数据，以及验证和检查 AI 工具的稳健性并检测与性能和偏差有关的任何潜在问题的流程.

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