目前为止，由于医学中人工智能的临床试验数量有限，因此有关方案和报告的首份指南适时出现。更好的方案设计以及一致且完整的数据表示，将极大地促进这些试验的解释和验证，并有助于该领域的发展。
过去的十年中，人们为将深度学习算法应用于医疗保健而感到兴奋。这种人工智能（AI）的子类型具有提高解释大型数据集的准确性和速度的能力。但是，为了在患者护理中接受并实施深度学习，迫切需要随机临床试验的证据。
随机临床试验在1980年代初期变得很普遍，以提供医学实践的依据，但是直到近二十年后，1996年才制定了《综合报告标准》。相反，人工智能在医学中的使用，特别是深度神经网络的使用，仍处于早期阶段-仅在过去两年中才开始使用AI进行临床试验。本期《自然医学》新增两篇配套文章，专门介绍临床试验指南的方案(SPIRIT-AI Extension)和出版(CONSORT-AI extension)。
回顾性分析只是第一步
当前有数百篇回顾性报告属于AI的“临床试验”范畴，但它们根本不是真正的试验。尽管这是奠定基础的必要条件，但这些是对数据集进行计算评估，以确定与少数医师相比，深层神经网络执行临床任务的能力如何。此类AI报告不会模拟临床实践，而是从清洁的，相对原始的带注释的数据集中进行工作。相比之下，医学的现实世界是混乱的，缺少大量数据，许多数据是非结构化的，其重点是照顾患者而不是开发分析底物。不能过分强调临床环境与计算环境的鲜明对比，因此需要AI的临床试验。
到目前为止，有过两次系统评价和所有临床研究人工智能的荟萃分析，已经暴露出严重缺陷。在一项对82项研究的评论中，发现这些试验的关键方面报告很差，导致缺少数据、关键术语和这些术语的定义。作者还发现，模型性能和验证描述具有很大的可变性，并且缺乏外部验证。没有研究进行样本量计算来确保其具有足够的动力。最令人烦恼的是，很少将深度学习模型与算法和医疗保健专业人员对相同数据集进行评估的组合方法进行比较。另一项对81项研究的评论确认了先前的评论并发现了进一步的缺陷。这篇评论的作者发现了一个严重的问题，即透明度、数据集和评估可重复性的代码的可用性有限，用于与算法性能进行比较的临床医生人数很少以及双曲线结论。临床医生与机器的冲突是临床实践的对立面，这至少在任何重要的，严重的诊断中都会使人始终陷入困境。永远不能仅依靠神经网络来做出关于患者的关键的，可能的生死决定。
人工智能临床试验案例
代表患者护理的前瞻性试验至关重要。例如，医学界对AI进行的首批重大研究之一：对皮肤神经的深层神经网络诊断与21位经过董事会认证的皮肤科医生的比较。当皮肤科医生评估皮肤病变时，他们不是孤立地分析照片，而是在患者的病史和体格检查的背景下分析病变，这与深度神经网络的应用形成了鲜明的对比。此外，通过使用视网膜成像算法，多项回顾性研究突出了糖尿病视网膜病变诊断的近乎完美的准确性。但是，当使用这些算法进行首次前瞻性试验时，准确性虽然可以接受，并且可以自动诊断向前迈进了一步，但其准确性却不及后者。因此，必须将医疗保健中AI的回顾性研究视为假设的产生，通常是最佳情况，并且不能作为确定的证据。但是，不幸的是，目前，FDA对算法的大多数监管批准都依赖于此类初步证据。此外，私人公司用于开发其算法的回顾性数据集很少公开，因此对于打算将其所基于的算法用于患者护理的临床社区而言并不透明。
虽然这不是AI算法的目的，但临床算法也可能无意中造成损害。当一种算法嵌入了偏差或算法所开发的种群不能正确代表其所应用的偏差时，可能会导致严重的诊断或预测误差。一旦在临床护理中实施，此类软件便具有出色的可扩展性，从而可以无意间使患者受到伤害。来自临床试验的可靠证据对于识别和理解算法可能导致此类伤害的任何潜在因素至关重要。
新时代需要新准则
AI的临床实用性的最终证据将来自随机试验，理想情况下，将通过深度学习算法评估诊断的准确性，并与来自临床医生的诊断准确性进行比较，并由临床医师结合算法进行评估。目前，只有大约十二个此类试验(Table 1)和七个随机试验(Table 2)的公共信息。对于后者，有6例用于内镜息肉诊断，到目前为止，除1例以外，其他均在中国进行(Table 2)。前瞻性和随机试验的数量有限，这表明了AI替代医学时代的萌芽。
为了不浪费这个潜在的临床实践转折点，开展的医学人工智能临床试验必须以透明和不造成伤害的方式进行，这也是新指南的关键所在。值得一提的是，这些指南的产生是由一个庞大的国际跨学科团队分多个阶段进行的艰苦工作。起草之初，先是由临床试验开展和方法学方面经验丰富的学术教师组成的指导小组对300多项注册试验进行审查，然后由169名德高望重的跨学科专家进行两阶段的德尔菲研究审查和候选内容投票，最终于2020年1月在组织者所在机构（伯明翰大学）召开为期两天的共识会议。会议的产物是15个基本项目，以两个独立的检查表的形式，用于临床试验方案和报告。这些项目旨在覆盖迄今为止人工智能医学研究的关键不足。它们旨在提高试验的可复制性和独立评估的便利性。
深度学习模型由输入(数据，例如图像)和输出(解释或预测，例如胸部X光片是否表明有肺炎)组成。人工智能的临床试验中，对于输入，必须知道患者的纳入和排除数据，它们对当前临床问题的代表性如何，以及它们的数据质量和来源。对于产出，它们是如何被指定的，对决策的贡献如何，这只是几个重要的特征。指南规定了很多关于算法本身需要提供的信息，比如是哪个版本，测试和内部验证过程中发生的变化，以及模型的拟合度。需要避免医疗数据集的过度拟合--将狭隘的分析外推到更广泛、不受限制的临床环境世界。指南要求详细说明已经产生的任何错误的可检测性、可预测性和可解释性，这将有助于阐明AI应用的相对安全性。此外，这些试验的读者必须充分理解人类与人工智能的界线，作者举了一个结肠镜临床试验的例子，阐明了需要了解如何准备视频片段供胃肠病专家审查的细节。同样，监督学习依赖于基础真理，这是一个强大的术语，它传达了一些绝对准确的东西，比真理更好，但算法建立在基础真理上的基础真理可能不是实际的基础真理，建议需要详细说明这些细节这些只是两个指南组确定的一些项目，这些项目对于构建到协议和出版物很重要。
建立这些标准和透明度无疑将有助于推动这一领域的发展。但必须承认，在开展临床试验的最佳实践方面，还有更多的东西需要学习，新标准很可能需要在未来几年内进行修订。目前的标准主要是以影像为中心，还没有以有意义的方式详细说明对语音和文本数据集的建议。到目前为止，几乎所有的临床应用都使用了监督学习，这为如何解决无监督、自监督的形式留下了未知数。此外，在临床试验中的努力，除了极少数例外，都包含了只与医疗专业人员有关的人工智能，并没有承认人工智能为患者自我诊断提供自主的力量。目前已经有深度学习算法被消费者大规模使用，如智能手表静息心率应用于房颤的诊断。目前还没有任何前瞻性的实施后试验来提供另一种形式的真实世界环境下的验证。除了评估实用性外，此类研究还将记录其他挑战，从软件故障到恶意对抗性攻击。
深度神经网络的一个特殊优势是其自动学习能力，学习的数据越多，性能越好。然而目前的指南还没有解决这个问题，就像监管机构一直在努力解决这个问题一样。我们显然是想利用这种能力为医疗服务，但一旦算法进一步 "学习"，其性能是否会与发布的临床试验证据出现偏差，这存在一定的不确定性。相反，目前，当一个算法发布后，它是被冻结的，这就抑制了一个潜在的最强大的部分。
一旦在实际环境中应用，如何应对医疗人工智能的使用带来的问题，将期待CONSORT-AI和SPIRIT-AI团队未来提供的更新。目前，可以对他们在提高AI医疗研究门槛方面所做的一切努力表示深深的感谢。
