Luka dowodowa: Wyzwania klinicznej walidacji systemów AI w medycynie (technologyreview.com)

• Rozbieżność między wdrożeniem a walidacją kliniczną
• Skupienie na wydajności operacyjnej zamiast na zdrowiu
• Wymóg przejrzystości modeli diagnostycznych AI

"Szybkie wdrażanie sztucznej inteligencji w systemach ochrony zdrowia wyprzedza procesy rygorystycznej walidacji klinicznej. Obecnie brakuje danych potwierdzających realną poprawę wyników leczenia pacjentów, podczas gdy uwaga skupia się na wydajności operacyjnej. Eksperci przestrzegają przed stosowaniem algorytmów typu 'black box' bez długoterminowych badań klinicznych, co stanowi zagrożenie dla bezpieczeństwa pacjentów i standardów europejskich. Niezbędne jest wprowadzenie przejrzystych ram audytu medycznego dla nowych technologii."