HHS、AIを活用した医療機器メンテナンスツールに資金提供へ

米国保健福祉省は木曜日、人工知能を搭載した医療機器の使用と保守の改善を支援するための新たな資金提供を発表した。

研究によると、臨床現場で使用される機械学習モデルは時間の経過とともに劣化する可能性がある。HHSの新たな資金は保健省高等研究計画局（ARPA-H）に充てられ、同局はAIツールを医師にとってより信頼性が高く、患者にとってより有益なものにするための取り組みを革新するために使われる。

この取り組みは、人工知能の継続的な修正と有用性のためのパフォーマンスと信頼性の評価、または PRECISE-AI として知られています。

なぜそれが重要なのか

ARPA-Hによると、AI機能を統合した医療機器が950台以上、米国食品医薬品局に認可されており、これは2018年から10倍の増加に相当します。

これらの新しい AI 対応ツールは医師の医療提供能力を変革する可能性がありますが、臨床業務、データ取得、患者数、IT インフラストラクチャからの入力データの変化により、ML は時間の経過とともに劣化する可能性があります。

「ヘルスケアにおけるAI対応ツールの将来性は、それらに情報を提供する関連する現実世界のデータと同じくらい強力です」とPRECISE-AIプログラムマネージャーのバークマン・サヒナー氏は声明で述べた。

現在の技術では、実際の臨床現場で AI 駆動型デバイスのパフォーマンスを監視および維持することがユーザーに求められています。

「実際の運用に基づいてAI対応医療機器のパフォーマンスを自動的に監視および維持できないことは、臨床医と患者にとってリスクを生み出す」とサヒナー氏は付け加えた。

HHSは、PRECISE-AIを通じて、人間の監視を必要とせずにパフォーマンスの低下を自動的に特定して修正することで、AI対応の臨床意思決定サポートを維持するツールのオープンソースリポジトリを確立することを目指していると述べた。

根本原因分析ツールは、医療ユーザーがモデルの不確実性をより適切に解釈できるように、劣化の原因に関する明確で実用的な情報を伝える必要もあります。

「根本的な AI モデルのパフォーマンス低下を検出し、軽減するための最適なアプローチを推奨する」ことで、臨床医は患者により良いケアを提供できるとサヒナー氏は述べた。

今後行われる最終的なプログラム募集では、5つの技術分野に焦点が当てられ、チームはまず、入手可能な証拠、つまり「グラウンドトゥルース」に基づいて患者の診断を最も正確に推定するためのツールの開発から始めると、同局は述べた。

その後、チームは、これらのグラウンドトゥルースに対して AI ツールのパフォーマンスを監視し、パフォーマンス低下の根本原因を特定して必要な修正を行うための自律的な方法を開発します。

また、パフォーマンスの低下が発生したときに臨床医、AI ツール開発者、病院管理者、規制当局に通知するためのメカニズムと基盤となるデータ インフラストラクチャも作成します。

回答日 勧誘 現在は2025年1月15日です。

より大きなトレンド

ARPA-H は、国立衛生研究所の独立機関として、より強力で、より健康的で、より回復力のある医療システムを構築する方法に投資することを目指しています。

スケーラブルなプラットフォームと戦略の構築に重点を置いています。 高度な移動病院 地方で急性期医療を提供するものから、重要なインフラで使用されるオープンソース ソフトウェアのセキュリティ保護まで、さまざまな分野にわたります。

ARPA-Hは、デジタルヘルスセキュリティイニシアチブDIGIHEALSの一環として、国防高等研究計画局と人工知能サイバーチャレンジで提携し、5月にHHSはARPA-Hの下で5000万ドルを発表した。 プロバイダーがランサムウェアの脆弱性を修正するのを支援する ネットワークや医療機器間で。

記録に残る

「PRECISE-AIは、臨床上の意思決定に使用されるAIツールが現実世界の環境で正確で安全かつ堅牢であることを保証する上で、拡大するギャップに対処しています」とARPA-Hのディレクター、レニー・ウェグジン氏は募集発表で述べた。「そうすることで、ARPA-Hは臨床医とこれらのAIツールの間に信頼の基盤を構築し、すべてのアメリカ人の健康状態を改善するAIの可能性をさらに拡大します。」

Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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