系統的レビューおよびメタ分析に推奨されるレポート項目 - 人工知能拡張 (PRISMA-AI)

過去 20 年間にわたる人工知能 (AI) の進歩に伴い、医療におけるこのテクノロジーの熱意と採用は着実に高まっています。 しかし、医療における AI の導入が進んでいるにもかかわらず、そのような方法論や結果の報告方法は大きく異なり、一般の臨床医にとって AI を利用した臨床研究の読みやすさは困難な場合があります。

AI アプリケーションの体系的なレビューは、具体的なガイダンスが必要な重要な領域です。 私たちのチームが主導する継続的な体系的レビューでは、AI アプリケーションに関する体系的レビュー (メタ分析の有無にかかわらず) の数が時間の経過とともに劇的に増加しているにもかかわらず、レポートの品質は依然として低く、不均質であり、レポート内の不一致につながっていることがわかりました。個々の研究間の情報詳細の報告。 その結果、これらの情報の詳細が欠如していると、一次研究や統合に問題が生じる可能性があり、AI の実装や体系的レビューでの情報の使用に関心のある利害関係者にとって、それらの有用性が制限される可能性があります。

この基準は、主要な医学雑誌で AI アプリケーションについてすでに発表している複数の専門分野の専門家 (各医療専門分野) と、PRISMA、STARD-AI、CONSORT-AI、SPIRIT-AI、TRIPOD の主著者の間のコンセンサスから導き出されます。 AI、PROBAST-AI、CLAIM-AI、および DECIDE-AI は、基準がすべての分野および AI を含む各タイプの研究に世界的に適用できることを保証します。

提案された PRISMA-AI 拡張基準は、AI を利用した臨床研究の方法と結果の報告の標準化に焦点を当てています。 これらの基準は、データサイエンティストが将来の再現性のために必要とする最も関連性の高い技術的な詳細を反映していますが、臨床医の読者がそのような研究の関連する結果を批判的に追跡し確認する能力に焦点を当てています。

結果として得られる PRISMA-AI 拡張機能は、

1. AI の実装や体系的なレビューでの AI 関連情報の使用に関心のある関係者を支援する
2. 出版物を評価する査読者のためのフレームワークを作成する
3. 人工知能 SR 方法論に関する研究者をトレーニングするためのツールを提供する
4. 医師や政策立案者などの SR のエンドユーザーが、意思決定プロセスにおける SR の有効性と適用性をより適切に評価できるようにします。

この基準の成否は、原稿がどのように書かれ、査読者が原稿をどのように評価するか、そして最後に、一般の読者が出版された研究をどのように読んで消化できるかによってわかります。