Sistemas de garantia de qualidade para implantação confiável de IAs no setor de saúde
Estabelecimento de um mecanismo de proteção triplo contra contaminação de dados:
- Validação da segregação de dados::
- Manter os dados exclusivos da agência 5-10% como um conjunto de testes
- Construção de amostras adversárias para testar a robustez
- Monitorar ambientes de produção para prever desvios
- Estratégias de retreinamento de modelos::
- Ajuste fino da adaptação do domínio (200 a 500 casos típicos)
- Destilação de conhecimento para modelos pequenos (reduz o risco de ajuste excessivo)
- Integração com o mecanismo de regras herdado (verificação dupla)
- Processo de validação clínicaRequisitos: devem ser aprovados:
- Avaliação cega (médico vs. modelo)
- Análise do Comitê de Ética
- Pilotos clínicos progressivos
Observação especial: as atualizações periódicas do modelo precisam ser reavaliadas para evitar o efeito indireto do vazamento de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoMedGemma: uma coleção de modelos de IA de código aberto para compreensão de textos e imagens médicasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o risco de contaminação de dados em aplicativos clínicos da MedGemma?
