Description: Peer-review of papers about COVID-19 detection and prognostication algorithms from 2020, including deployed models, revealed none to be ready for clinical use, due to methodological flaws and underlying biases such as lacking external validation or not specifying data sources and model training details.
推定: unknown と Icahn School of Medicine researchersが開発し、Mount Sinai Hospital と unknownが提供したAIシステムで、COVID-19 patients と COVID-19 healthcare providersに影響を与えた
インシデントのステータス
インシデントID
535
レポート数
2
インシデント発生日
2020-01-01
エディタ
Khoa Lam
インシデントレポート
レポートタイムライン
nature.com · 2021
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Abstract
Machine learning methods offer great promise for fast and accurate detection and prognostication of coronavirus disease 2019 (COVID-19) from standard-of-care chest radiographs (CXR) and chest computed tomography (CT) images. Many a…
statnews.com · 2021
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The mad dash accelerated as quickly as the pandemic. Researchers sprinted to see whether artificial intelligence could unravel Covid-19's many secrets — and for good reason. There was a shortage of tests and treatments for a skyrocketing nu…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください