Thiết kế nghiên cứu đánh giá một can thiệp dựa trên AI
Đánh giá một mô hình khác với đánh giá một can thiệp. Sự khác biệt này quyết định thiết kế nghiên cứu, và bỏ qua nó là nguồn gốc của nhiều kết luận vượt quá dữ
Nghiên cứu và thử nghiệm
Cách đọc một nghiên cứu về AI y khoa: thiết kế, dữ liệu huấn luyện, kiểm định ngoài.
Tìm ca đủ tiêu chuẩn thử nghiệm lâm sàng bằng dữ liệu bệnh án
Tuyển đủ người tham gia là nút thắt lớn nhất của nhiều thử nghiệm lâm sàng. Đây là chỗ mà việc rà soát tự động dữ liệu bệnh án tạo ra giá trị rõ nhất.
Dữ liệu thực hành thật: giá trị và các bẫy phân tích
Dữ liệu từ chăm sóc thường quy có quy mô và tính đại diện mà thử nghiệm không có. Nó cũng có những bẫy phân tích không xuất hiện trong dữ liệu thử nghiệm.
Học liên kết và các cách huấn luyện không tập trung dữ liệu
Muốn mô hình tốt cần dữ liệu từ nhiều cơ sở, nhưng chuyển dữ liệu ra khỏi cơ sở lại vướng nhiều rào cản. Có những cách tiếp cận giải quyết được mâu thuẫn này.
Tái lập kết quả: vì sao nhiều nghiên cứu AI y tế khó lặp lại
Một tỷ lệ đáng kể công bố không cung cấp đủ thông tin để người khác lặp lại. Điều này ảnh hưởng trực tiếp tới việc đánh giá một sản phẩm trước khi mua.
Đánh giá hiệu quả kinh tế của một can thiệp y tế số
Câu hỏi có nên đầu tư không đòi hỏi tính cả chi phí ẩn và cả lợi ích khó quy ra tiền. Nhiều dự án thất bại vì chỉ tính phần dễ tính.
Bạn cần hỗ trợ thêm?
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ trong 24 giờ.