Spremljanje fetalnih možganov se pogosto opisuje kot izziv AI obdelave signalov. To drži, vendar ni dovolj. Težje vprašanje je, ali organizacija zmore zgraditi sistem kakovosti, ki bo signal naredil zaupanja vreden v različnih bolnišnicah, pri različnih uporabnikih in v različnih kliničnih situacijah.
Sistem kakovosti mora povezati senzorje, programsko opremo in AI, klinični potek dela ter dokaze. Porodni blok ni raziskovalni laboratorij. Je okolje s pritiskom, prekinitvami, premiki pacientke, menjavami osebja in dokumentacijo, ki mora zdržati strokovni in pravni pregled.
Napkin-slog prikaza sistema kakovosti okoli spremljanja fetalnih možganskih signalov.Načrtovanje se začne z odločitvijo
Prvo vprašanje ni, ali lahko izmerimo fetalno nevralno aktivnost. Prvo vprašanje je, katero klinično odločitev želimo izboljšati, v kateri populaciji, pod katerimi pogoji in s kakšnim preostalim tveganjem. Ta formulacija preprečuje, da bi trditve prehitele dokaze.
Kakovost signala je vhodna zahteva
Pri šibkih fizioloških signalih se kakovost začne pred modelom. Namestitev elektrod, impedanca, kontakt s kožo, gibanje matere in okoljske motnje morajo biti določeni, testirani in vključeni v usposabljanje. Sistem mora beležiti metapodatke o kakovosti signala, ker bo pri preiskavi pomembno tudi, ali je bil vhod sploh primeren za interpretacijo.
Življenjski cikel programske opreme in AI
AI sistem za spremljanje potrebuje strogo obvladovanje zahtev, arhitekture, testov, kibernetske varnosti, podatkovnih tokov, zapisov učenja modela, validacijskih podatkov in načrtov vračanja na prejšnjo različico. Model ni izvzet iz konfiguracijskega nadzora.
Uporabnost je nadzor tveganja
Uporabniški vmesnik v tem kontekstu ni dekoracija. Je nadzor tveganja. Izogibati se mora nejasnim barvam, preveč alarmom in pretirano samozavestnim izrazom. Prikazati mora negotovost, stanje signala in trend na način, ki podpira timsko komunikacijo.
Učenje po trženju
Kategorija bo dozorela le, če bodo podatki po trženju strukturirani. Obravnava pritožb mora ločiti težave senzorja, usposabljanja, programske anomalije, klinične interpretacije in neželene izide. Izdelek ni samo AI model; je nadzorovan klinični informacijski sistem.