CANAIRI：医疗保健中的人工智能临床转化合作

CANAIRI: the Collaboration for Translational Artificial Intelligence Trials in healthcare

近年来，关于临床转化人工智能（AI）的权威、可信指导主要集中在两个方面：负责任的模型开发和验证；以及前瞻性临床试验。最初的工作集中在构建一个良好的模型，这通常意味着一个表现出良好性能、解决重要临床任务、在适当的数据上训练以应对该任务并在某种程度上可用于有意义目标的模型。然后，该模型应针对未见过的病例集进行评估，以确保其能超越测试集并可能进行外部测试。进一步的做法正在围绕持续监控以检测模型漂移和性能变化而发展。这些做法总体上被称为负责任的机器学习。

然而，仿真环境和临床环境之间的区别很大，这突显了临床评估的必要性。2020年，SPIRIT-AI和CONSORT-AI报告指南发布，旨在为前瞻性干预性临床试验评估AI模型的影响建立最低报告标准。DECIDE-AI指南随后发布，以解决首次人体可行性试验的问题。监管框架强调了临床证据的重要性，但具体需要何种类型和程度的证据来批准临床AI应用仍存在不确定性。

CANAIRI（医疗保健中的人工智能临床转化合作）旨在通过多学科合作，推动AI在医疗保健领域的临床转化。该项目汇集了来自多个国家的研究人员和机构，共同探讨如何将AI技术安全有效地应用于临床实践。CANAIRI强调负责任的机器学习实践，包括模型开发、验证、持续监控和临床评估等方面，以确保AI工具在实际应用中的可靠性和有效性。

此外，CANAIRI还致力于制定和完善相关的指南和标准，以促进AI技术在医疗保健领域的广泛应用。通过这一合作，研究人员希望能够加速AI技术从实验室到临床的转化过程，为患者提供更好的医疗服务。

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