Портал МосМедИИ опубликовал матрицу зрелости ИИ-сервисов.
Посмотрел презентацию и заодно ещё раз каталог ИИ-сервисов на их сайте.

МосМедИИ занимается анализом лучевых исследований, поэтому собственно и оценивали они именно эти сервисы.

На что я обратил внимание:

Решения для анализа лучевых исследований с помощью ИИ уже неплохо распространены.

Все решения - узконаправленные: рентген органов грудной клетки, МРТ головного мозга. Мы в консультанте тоже под все возможные направления запросов собираем отдельные пайплайны: работа с симптомами, диагнозами, назначениями, загруженными медицинскими документами и т.д.
Я недавно публиковал краткий анонс нашей схемы, с того момента она сильно разраслась.
В общем, хотя мы и решаем другую задачу и на других технологиях, но кажется что подход деления на узконаправленные подзадачи и у нас должен сработать.

Оптимальными считаются показатели технической стабильности решения - более 90% и клинической точности более 81%.
Если я правильно понял, при таких значениях решение уже допускается к внедрению в мед. учреждения.

При оценке таких решений ложноположительный результат, лучше ложноотрицательного.
Вроде очевидно, но раньше я об этом не задумывался)
Тоже вопрос на подумать в рамках нашего консультанта - в каких вопросах ошибки в какую сторону менее критичны?

-----

Было бы интересно посмотреть что-нибудь аналогичное по системам поддержки принятия врачебных решений - исследования рынка, сравнительные анализы и т.д.
Если кто-то встречал подобное - пришлите пожалуйста.