Pe măsură ce inteligența artificială (AI) este tot mai des utilizată pentru analiza automată a imaginilor în patologia veterinară, au apărut îngrijorări privind transparența și reproductibilitatea rezultatelor publicate. Pentru a răspunde acestei nevoi, Veterinary Pathology a publicat o listă de verificare alcătuită din 9 puncte, destinată îmbunătățirii calității raportării studiilor care utilizează analiza automată a imaginilor bazată pe AI (AIA).

Tradițional, patologii instruiți au fost considerați standardul de referință pentru analiza imaginilor histologice, însă AI oferă acum posibilitatea de a genera date reproductibile și de a extrage informații spațiale din întreaga secțiune de țesut. Totuși, aplicarea acestor metode complexe ridică provocări noi: modelele de învățare automată, în special cele cu milioane sau miliarde de parametri, pot fi dificil de înțeles, iar interacțiunea expertului cu aceste modele poate introduce diverse părtiniri cognitive.

Lista a fost dezvoltată de o echipă interdisciplinară formată din patologi veterinari cu experiență în AI, experți în învățare automată și editori de reviste. Aceasta detaliază aspectele metodologice esențiale care trebuie raportate într-un manuscris, inclusiv: crearea și împărțirea seturilor de date, instruirea și evaluarea performanței modelului, precum și modul exact de interacțiune cu sistemul AI. Obiectivul este de a sprijini o comunicare clară a metodologiei, de a reduce părtinirea și de a permite reproducerea studiilor în alte laboratoare.

Autorii articolului subliniază că raportarea transparentă este crucială pentru reproducerea studiilor și pentru introducerea instrumentelor AI în practica de rutină a patologiei. De asemenea, articolul explică că simpla raportare completă nu garantează rezultate reproductibile, deoarece performanța unui model AI depinde foarte mult de datele folosite pentru antrenament. Chiar și aplicând aceeași metodologie și același tip de model, rezultatele unui al doilea model pot varia. 

Utilizarea listei este recomandată pentru toate studiile care folosesc AI pentru analiza microscopică a imaginilor, dar poate fi adaptată și altor aplicații. Autorii sunt încurajați să o includă ca material suplimentar la manuscris, astfel încât editorii să aibă acces la informații complete despre metodologia studiului. 

Ghidurile sunt parte a pregătirilor pentru numărul special dedicat AI în Veterinary Pathology, unde se vor stabili recomandări suplimentare privind crearea seturilor de date, evaluarea riguroasă a performanței și aplicarea fiabilă a modelelor AI.

Articol: Bertram CA, Schutten M, Ressel L, Breininger K, Webster JD, Aubreville M. Reporting guidelines for manuscripts that use artificial intelligence–based automated image analysis in Veterinary Pathology. Veterinary Pathology. 2025;62(5):615-617. doi:10.1177/03009858251344320

Surse:

• eurekalert.org
• doi:10.1177/03009858251344320