专家提出人工智能在癌症治疗中的使用和监管的具体指南

人工智能模型将通过提供个性化的诊断和治疗方案来改变未来的癌症护理。通用医疗人工智能(GMAI)模型的出现对当前的监管框架提出了重大挑战。

在《自然评论癌症》杂志上发表的评论中，德累斯顿工业大学数字健康 EKFZ 的两位教授 Stephen Gilbert 和 Jakob N. Kather 讨论了未来如何处理这些模型的监管。政策制定者必须决定是否从根本上调整现有框架，阻止通才方法，还是迫使它们走上狭窄的轨道。

目前用于癌症治疗的人工智能(AI)模型仅针对特定的预期目的进行训练和批准。相比之下，GMAI 模型可以处理广泛的医疗数据，包括不同类型的图像和文本。例如，对于结直肠癌患者，单个 GMAI 模型可以解释内窥镜视频、病理切片和电子健康记录 (EHR) 数据。因此，这种多用途或多用途模型代表了狭义人工智能模型的范式转变。

监管机构在适应这些新模式时面临着两难境地，因为现行法规是为具有明确和固定目的、特定临床适应症和目标人群的应用而设计的。如果不再次经过质量管理和监管、行政流程，批准后的调整或延期是不可能的。

GMAI 模型即使没有特定的训练示例(即所谓的零样本推理)也具有适应性和预测潜力，因此对验证和可靠性评估提出了挑战。目前，它们被所有国际框架排除在外。