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为探究放射学 AI 模型可用性，研究人员分析相关文献，发现其可用性欠佳，改进该状况意义重大。
# 放射学人工智能模型可用性与透明度的深度探究
在当今医疗科技飞速发展的时代，人工智能（AI）在放射学领域的应用如同一颗璀璨新星，备受瞩目。从疾病的早期诊断到精准治疗方案的制定，AI 都展现出了巨大的潜力。然而，这颗新星背后却隐藏着一些亟待解决的问题。
目前，AI 模型在放射学中的应用面临诸多挑战。一方面，为了确保模型能够在不同的临床场景中准确发挥作用，需要对其进行外部测试，以此评估模型是否存在选择偏倚或过拟合的情况。选择偏倚意味着研究对象不能准确代表目标人群，从而限制了模型的通用性；而过拟合则是模型在训练数据上表现出色，但在面对新数据时却难以发挥作用。有研究发现，近一半的深度学习（DL）模型在外部测试中性能至少出现了适度下降。另一方面，要实现有效的外部测试，研究人员必须能够获取模型的相关信息。尽管一些指南倡导公开代码共享，部分期刊也强制要求代码共享，但仅仅公布训练代码是远远不够的，模型架构和权重等关键信息同样需要公开。若缺乏这些信息，其他研究人员几乎无法重现模型，这不仅阻碍了研究的进展，还可能导致类似模型的重复开发。
为了深入了解放射学中 AI 模型的可用性情况，来自首尔国立大学医院等机构的研究人员开展了一项元研究。该研究成果发表在《European Radiology》上。
研究人员首先进行了系统的文献检索，他们在 Ovid Medline 和 Embase 数据库中搜索了 2022 年发表于 Radiology、Radiologia Medica、Investigative Radiology、European Radiology、Diagnostic and Interventional Imaging 这五本顶尖临床放射学期刊上的 AI 模型开发研究文章。在筛选过程中，排除了不符合条件的文章，最终确定了 268 篇纳入研究的文章。
在数据提取阶段，研究人员对文章的各类特征进行了详细梳理，包括研究特征（如期刊、第一作者所在国家、影像模态、成像身体部位）、个体特征（开发集大小、是否进行外部测试及外部测试集的相关信息）和模型特征（模型目的、模型类型、是否使用影像组学软件包）。
对于模型可用性的分析，研究人员制定了明确的标准。对于传统回归模型，若研究共享了模型公式、列线图或选定的预测因子及其系数、优势比（OR）或风险比，则认为模型可用；对于 DL 模型，只有在推理代码和带权重的模型都可访问时，才判定模型可用。若模型使用了标准的 DL 架构（如 U-Net），仅模型权重可访问时也视为可用。
研究结果显示：在 268 项研究中，仅有 39.9%（107/268）的研究共享了模型。其中，传统回归模型的可用性最高，达到 73.3%（88/120），而 DL 模型的可用性极低，仅为 11.5%（13/113）。这表明 DL 模型在可访问性方面存在严重不足。从期刊角度来看，Radiologia Medica 的模型可用率最高，达到 65.0%（13/20），而 European Radiology 和 Radiology 的可用率分别为 39.9%（79/198）和 33.3%（11/33）。此外，研究还发现，腹部成像研究的模型可用性高于肌肉骨骼成像研究；预后模型的可用性高于诊断模型。
在二次分析中，研究人员进一步探讨了不同软件使用情况下模型的可用性。当分析仅限于使用开源或商业软件进行预处理的研究时，可用模型的比例略有下降；若仅考虑使用开源软件的研究，这一比例下降更为明显。在 DL 研究中，使用开源或商业软件时，可用模型比例为 11.5%（13/113），而仅使用开源软件时，该比例降至 9.7%（11/113）。
通过单变量和多变量逻辑回归分析，研究人员发现多种因素与模型可用性相关。传统回归模型的使用与较高的可用性相关；而影像组学软件包的使用则与较低的可用性相关。此外，外部测试的开展也与较高的可用性存在关联。
综合来看，该研究揭示了放射学领域 AI 模型可用性的现状，尤其是 DL 模型可用性较低的问题。这不仅影响了模型的外部验证和临床可靠性，也阻碍了放射学 AI 研究的进一步发展。提高放射学 AI 模型的可用性对于实现可靠的临床应用、促进患者护理以及推动 AI 系统的稳健发展至关重要。未来，需要制定更严格的模型共享政策，加强外部验证平台建设，解决商业限制问题，并在开放存储库中为商业模型提供演示，以此提高放射学 AI 研究的透明度和可重复性。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是系统的文献检索，在 Ovid Medline 和 Embase 数据库中筛选相关文献；其次，对纳入研究的文章进行详细的数据提取，包括研究、个体和模型的多方面特征；最后，运用描述性统计、单变量和多变量逻辑回归分析等统计方法，探究模型可用性与各种因素之间的关系 。
