健康

放射線学におけるAIの規制環境の概要

AIに関する個々の州法のパッチワーク初期を超えて 米国食品医薬品局（FDA） 臨床アルゴリズムのレビューと承認、AIは、データ入力の変化により時間とともに変化する可能性があるという点で、従来の医療機器とは異なる動物です。これは「AI Drift」と呼ばれ、バイアスを導入したり、プログラミングですでにバイアスを強化したりできます。ヘルスケアにおけるAIの連邦規制は依然として進行中の作業であり続けているが、コットラーは、州の法律の出現があり、AIベンダーとヘルスケアプロバイダーのための挑戦的な規制環境を作成したと述べた。「AIを規制し、人々がそれについて語っていることには多くの懸念がありますが、連邦法は実現していません。だから、私たちが起こっているのは、多くの法律が州から出てくることです-個々の法律を持つ50の州。多くの州には複数の法律があります。文字通り、すべての州から出てくる規制の数百の異なる部分があり、それらはすべて異なる定義を持っています。だから、それは私たち全員が管理しなければならないクレイジーなモザイクのようなものです」とコットラーは説明しました。彼女は、規制のほとんどが現在ベンダーに焦点を当てていると言いました。ただし、病院や放射線科の慣行を含むプロバイダーは免除されていません。ACAセクション1557は、AIの説明責任の新しい時代をもたらしますAIを使用するプロバイダーに影響を与える極めて重要な連邦規制は、手ごろな価格のケア法（ACA）のセクション1557です。この非差別ルールは長い間医療に適用されてきましたが、2024年に範囲を拡大してAIを含めました。この規制は、ヘルスケアで使用されるAIシステムが、年齢、性別、人種、民族、障害、または出身者などの要因に基づいて差別してはならないことを義務付けています。コットラーは、2025年5月1日までにプロバイダーがセクション1557を遵守するために取らなければならない3つの重要な行動を強調しました。 •バイアスの評価：使用されているAIシステムのトレーニングデータを理解し、固有のバイアスが含まれているかどうかを評価します。 •バイアスを緩和する：放射線科医が臨床応用の最終的な意思決定者として機能するように力を与えるなど、潜在的なバイアスに対処するための手段を実装します。 •文書の取り組み：コンプライアンスプロセスと緩和戦略の徹底的な文書を確立し、維持します。「バイアスを完全に取り除くことは不可能ですが、ポイントオブケアで緩和することができます。そのため、バイアスに対して評価し、軽減しようとしていることを確認する必要があります」と彼女は説明しました。彼女は、AIの放射線科医のエンドユーザーがトレーニングを受ける必要があるため、最終決定を下すことが重要である理由を知っていると述べました。「これらのアルゴリズムに固有のバイアスがあります。私たちの実践で私たちが行うことは、いくつかの追加の手順を実行することです。それを展開する前にAIモデルを検証します。そして、この決定を行うために独自のデータに対してその検証を行うとき。それは偏っており、どこで間違いを犯しますか？彼女は、病院の放射線科医またはAIチャンピオンや、5月1日の締め切りまでに要件が何であるかを読み上げることを推奨しています。 #放射線学におけるAIの規制環境の概要