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J-GLOBAL ID：202002256436147210   整理番号：20A0292627

医学における人工知能の実行:状況分析と開発の提言【JST・京大機械翻訳】

Implementation of artificial intelligence in medicine: Status analysis and development suggestions

著者 (14件)： Xiang Yifan (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Zhao Lanqin (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Liu Zhenzhen (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Wu Xiaohang (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Chen Jingjing (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Long Erping (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Lin Duoru (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Zhu Yi (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Zhu Yi (Department of Molecular and Cellular Pharmacology, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL, 33136, USA) ,  Chen Chuan (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Chen Chuan (Department of Molecular and Cellular Pharmacology, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL, 33136, USA) ,  Lin Zhuoling (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Lin Haotian (State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China) ,  Lin Haotian (Center for Precision Medicine, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, 510060, China)
資料名： Artificial Intelligence in Medicine  (Artificial Intelligence in Medicine)
巻： 102  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0685A  ISSN： 0933-3657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療AIに関する一般的な公共の態度,需要,および期待は,医師と患者の増加するニーズを満たすために,医学的AIの将来の開発のための指針を提供することができた。本研究の目的は,医療用AIの実施に関する公衆の認識,受容性,および需要を調査することである。オンラインアンケートを設計して,2018年10月13日と10月30日の間の医学的AIに関する一般市民の認識,受容性,および需要を調査した。研究の異なる系統(すなわち,健康管理対非健康管理)および異なる年齢群における個人間の現在の業績,公衆の認識,受容性および需要の分布を,記述統計学を実行することによって評価した。医療AIの一般的受容性に関連する因子を線形回帰モデルを用いて評価した。全部で,22の省からの2,780人の参加者を登録した。医療従事者は全参加者の54.3%を占めた。AIの受容を表す参加者の高い割合(99%)において,ヘルスケア労働者と非ヘルスケア労働者の間に有意差はなかったが,著しい分布差が需要で観察された(AI支援のための需要とAI改善のための希望)と認識(安全性,妥当性,信頼性と期待のためのp<0.001)。高いレベルの受容性(約100%),需要(約80%),および期待値(100%)は,異なる年齢群の間で発現した。非ヘルスケア労働者間の医学的AIの受容性は,性別,教育的資格,およびAIの需要と認識に関連していた。知能サービスに対する現在の利用可能性と公共需要の間には非常に大きなギャップがあった(p<0.001)。医療従事者の90%以上は,AIについての学習とAI研究に参加するために,時間をdevoる意欲を表した。公衆は医療AIの実施に関して高いレベルの受容性を示す。今日まで,業績は報酬されており,さらなる進歩が公共需要を満たすために必要とされている。画像診断と病理学的部門,外来サービス,および手術を含む多くの医療領域における知的支援のための強い需要がある。より多くの貢献は,医学的AIにおける統合的で有利な実施を容易にするために不可欠である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 資格 ,  医療従事者 ,  信頼性 ,  *人工知能 ,  健康管理 ,  アンケート ,  市民 ,  労働者 ,  画像診断 ,  教育 ,  期待値 ,  忍容性
準シソーラス用語： 線形回帰モデル ,  記述統計 ,  オンライン ,  許容性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 医用人工知能 ,  現在の実行 ,  公共需要 ,  将来の開発

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医学 ,  人工知能 ,  状況 ,  分析 ,  開発 ,  提言