La checklist sur l'IA en imagerie de la RSNA mise à jour

Depuis son introduction, la CLAIM a pour objectif de promouvoir des rapports complets et cohérents sur la science de l’IA en imagerie médicale.

Ce document fournit une liste de contrôle des meilleures pratiques pour promouvoir la transparence et la reproductibilité de la recherche sur l’IA en imagerie médicale. Elle a, de ce fait, été largement adoptée dans plusieurs spécialités médicales. Elle vient de faire l’objet d’une mise à jour qui a été publiée dans la Revue Radiology : Artificial Intelligence.

Parmi les changements apportés, citons la présence des trois options (Oui, Non et Sans objet {NA}) et du terme « norme de référence » à la place de « vérité terrain ». Les auteurs sont, d’autre part, encouragés à utiliser des « tests internes » et des « tests externes » pour décrire le processus de test par rapport à un sous-ensemble de données de formation retenu et à un ensemble de données complètement externes, comme celui d'une autre institution.