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...
2024年4月16日,BMJ发表了“TRIPOD+AI 声明”,针对使用回归模型或机器学习方法的临床预测模型提供了报告规范。可下载附件查看完整的报告规范。 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...
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)+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的应用质量。
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-LLM声明是一项专门针对大型语言模型(LLM)在医疗保健领域应用的报告指南。随着LLM在医疗健康中的迅速应用,制定标准化的报告指南对于确保研究的透明性和可重复性变得越来越重要。TRIPOD-LLM是TRIPOD+AI声明的扩展,旨在解决LLM在生物医学应用中所面临的独特挑战。该指南为LLM的研究者提供了详细的清单,覆盖了从标题到...
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...
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。