此外,TRIPOD+AI还特别强调了AI预测模型的公平性、公众参与和开放科学,提供了详细的指导,进一步提升了研究的透明度和评估性,同时为医学预测模型的伦理问题和数据安全提供了明确的标准。 TRIPOD+AI的制定过程 TRIPOD+AI的制定由全球顶尖大学及医学期刊的专家共同参与,包括牛津大学、哈佛公共卫生学院、麻省理工学院,以及《BMJ...
近年来,随着机器学习方法逐渐应用于开发和评估临床预测模型当中,已有的TRIPOD 2015报告规范清单表现出明显的局限性。因此,2024年TRIPOD 2015进行了更新,发表了基于人工智能的TRIPOD报告规范,即TRIPOD+AI,旨在促进全面、准确和透明地开发或评估预测模型研究的报告。本文对TRIPOD+AI的重点内容与条目进行解读,以期为临床研究者...
数据来源与代表性 在扩展清单中,数据部分更加细致地要求分别描述开发和评估数据集的数据来源。例如,“5a. 数据(Data) - D;E:分别描述开发和评估数据集的数据来源……” 强调了数据适用性和代表性方面的考量,这对 AI 模型至关重要,因为数据偏差可能导致模型过拟合或性能不佳。数据预处理 在数据预处理部分,文档明...
TRIPOD声明于2015年首次推出,全称为“临床个体诊断和预后的多变量预测模型透明报告”,TRIPOD声明建立了一个项目清单,即由22个项目组成的checklist,帮助研究者在论文中规范报告临床预测模型。 近年来,研究者们广泛使用由机器学习驱动的人工智能(AI)方法来开发预测模型,因此有必要对TRIPOD 声明进行更新。无论是使用回归模型...
TRIPOD+AI 的发布标志着对 TRIPOD 2015 的全面升级与取代,为预测模型研究提供了更为全面和现代化的报告框架,使研究人员、审稿人和期刊编辑能够准确地传达预测模型研究的全过程和结果。尽管 TRIPOD+AI依旧提供的是最低限度报告建议,但其涵...
基于此,TRIPOD+AI 为使用回归建模或机器学习(即深度学习、随机森林)方法开发的预测模型的研究提供了合并报告建议(也为临床预测模型文章的撰写提供了框架)。TRIPOD+AI声明包含一个扩展的27项清单,每一项都有详细的解释和指导。这个清单不仅包括了标题、摘要、引言、方法、结果和讨论等传统部分,还特别强调了开放科学实践...
TRIPOD+AI不仅整合了针对传统回归模型的报告建议,还纳入了机器学习方法的 特定报告条目,确保不同类型的预测模型都能够得到系统、透明的报告。通过这 项更新,TRIPOD+AI有望在预测模型研究领域建立统一的报告规范,促进科学研 究的透明性和可重复性,提高模型在医疗实践中的应用价值。
针对这些问题,多变量预测模型个体预后或诊断的透明报告(transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)+人工智能(artificial intelligence,AI)声明在TRIPOD的基础上提出了针对机器学习模型的报告规范,以提升模型的透明性、可重复性和健康公平性,从而改善机器学习模型...
TRIPOD(个人预后或诊断多变量预测模型的透明报告)声明于 2015 年发布,为开发或评估预测模型性能的研究提供最低限度的报告建议。此后,研究者广泛使用由机器学习方法(如随机森林、深度学习)驱动的人工智能 (AI) 来开发预测模型,因此需要对先前的指南进行更新。
在这里,我们报告了TRIPOD-LLM声明,它是TRIPOD + AI11的扩展,旨在解决这些未满足的需求,并设计为一个活的检查表,能够灵活适应快速发展的领域。 这一扩展扩大了TRIPOD的范围,超越了其最初专注于预测模型的重点,并反映了LLMs在医学研究和实践各个领域的广泛影响,从诊断到文件总结。