YD/T 4921-2024
Индикаторы и методы тестирования алгоритма принятия решений с использованием искусственного интеллекта в медицине, ориентированного на Интернет, для системы поддержки принятия решений на основе гинекологической микроэкологии (Англоязычная версия)

Стандартный №

YD/T 4921-2024

язык

Китайский, Доступно на английском

Дата публикации

2024

Разместил

Professional Standard - Post and Telecommunication

Последняя версия

YD/T 4921-2024

сфера применения

Анализ основного содержания стандарта

Настоящий стандарт устанавливает полную систему оценки алгоритмов для системы поддержки принятия решений в области микроэкологии при гинекологических исследованиях, которая в основном включает:

• 6 основных категорий показателей эффективности диагностики (точность, чувствительность, специфичность и т. д.)
• 3 показателя эффективности системы (надежность, обобщение, повторяемость)
• Стандартизированный процесс тестирования (создание набора данных → закрытое тестирование → запечатывание результатов)

---

Сравнительный анализ ключевых показателей

Тип показателя	Основной показатель	Формула расчета	Клинические требования
Основные показатели	Чувствительность	TP/(TP+FN)	≥85%（выявление BV）
	Специфичность	TN/(TN+FP)	≥90%（выявление VVC）
	Коэффициент Каппа	(P0-Pe)/(1-Pe)	≥0,75
Расширенные индикаторы	F-оценка	(1+β2)×точность×скорость полноты/(β2×точность+скорость полноты)	Сбалансированные соображения при β=1

---

Ключевые моменты метода тестирования

Характеристики построения набора данных

1. Разнообразие выборки: необходимо включить 10% образцов со смешанной инфекцией (AV+BV и т. д.) и 5% образцов с дефектами качества
2. Расчет размера выборки: используйте метод двойной проверки формулы для удовлетворения статистических требований чувствительности и специфичности
3. Данные Аннотация: Золотой стандарт аннотации выполняется ≥3 экспертами уровня заместителя главного врача

Тест на надежность

Чувствительность системы определенного производителя упала более чем на 3 процентных пункта при изменении яркости на ±5%, что потребовало оптимизации модуля предварительной обработки изображений:

• Необработанные данные: чувствительность 92,3%
• Яркость +5%: чувствительность 89,1%
• Яркость -5%: чувствительность 88,7%

---

Предыстория развития стандарта

Этот стандарт впервые объединяет оценку алгоритма ИИ с традиционной оценкой Нуджента (для диагностики БВ) и стандартом диагностики атриовентрикулярных суставов. Прорывы включают в себя:

• Создание оценочной структуры для преобразования задач множественной классификации в бинарную классификацию (см. рисунок 1 исходного стандарта)
• Внедрение индекса Youden в качестве комплексной метрики оценки
• Определение процесса проверки повторяемости для обновлений алгоритма

---

Рекомендации по внедрению

Руководство по применению для медицинских учреждений

1. Отдавать приоритет системам, которые поддерживают идентификацию смешанных инфекций (должны соответствовать пункту 6.1.1 стандарта)
2. Выполнять регулярную генерализацию проверки (данные из разных регионов/возрастных групп)
3. Создание механизма сравнения производительности до и после обновлений алгоритма

Рекомендации производителя по развитию

• Добавить модуль нормализации яркости на этап предварительной обработки изображений
• Создать градуированный механизм раннего предупреждения для качественных дефектных образцов
• Использовать трансфер обучения для повышения скорости распознавания симптомов в небольших образцах

YD/T 4921-2024 История

• 2024 YD/T 4921-2024 Индикаторы и методы тестирования алгоритма принятия решений с использованием искусственного интеллекта в медицине, ориентированного на Интернет, для системы поддержки принятия решений на основе гинекологической микроэкологии

Специальные темы по стандартам и нормам

стандарты и спецификации