A framework for validating AI in precision medicine: considerations from the European ITFoC consortium

Autor: Tsopra, Rosy, Fernandez, Xose, Luchinat, Claudio, Alberghina, Lilia, Lehrach, Hans, Vanoni, Marco, Dreher, Felix, Sezerman, O Ugur, Cuggia, Marc, de Tayrac, Marie, Miklasevics, Edvins, Itu, Lucian Mihai, Geanta, Marius, Ogilvie, Lesley, Godey, Florence, Boldisor, Cristian Nicolae, Campillo-Gimenez, Boris, Cioroboiu, Cosmina, Ciusdel, Costin Florian, Coman, Simona, Hijano Cubelos, Oliver, Itu, Alina, Lange, Bodo, Le Gallo, Matthieu, Lespagnol, Alexandra, Mauri, Giancarlo, Soykam, H Okan, Rance, Bastien, Turano, Paola, Tenori, Leonardo, Vignoli, Alessia, Wierling, Christoph, Benhabiles, Nora, Burgun, Anita, Sezerman, O.Ugur, Soykam, H.Okan
Přispěvatelé: Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S_1138 / U1138)), École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris Cité (UPCité), Health data- and model- driven Knowledge Acquisition (HeKA), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S_1138 / U1138)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris Cité (UPCité)-École pratique des hautes études (EPHE), Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP] (HEGP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO), Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (LTSI), Université de Rennes (UR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), CHU Pontchaillou [Rennes], Institut Curie [Paris], Università degli Studi di Firenze = University of Florence (UniFI), Università degli Studi di Milano-Bicocca = University of Milano-Bicocca (UNIMIB), Max Planck Institute for Molecular Genetics (MPIMG), Max-Planck-Gesellschaft, Alacris Theranostics GmbH [Berlin] (ATG), Acibadem University, Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Riga Stradins University (RSU), Transilvania University of Brasov, Centre for Innovation in Medicine [Bucharest] (CIM), Chemistry, Oncogenesis, Stress and Signaling (COSS), Université de Rennes (UR)-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), CRLCC Eugène Marquis (CRLCC), Centre de Ressources Biologiques Santé (CRB Santé), Université de Rennes (UR)-CHU Pontchaillou [Rennes]-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC), EPIGENETICS Inc. BUDOTEK [Istanbul, Turkey], Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Université Paris-Saclay, This work was supported by the ITFoC project (Information Technology for the Future of Cancer) – FLAG-ERA support., Malbec, Odile, École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris Cité (UPCité)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), INSERM, Université de Paris, Sorbonne Université, Centre de Recherche des Cordeliers, Information Sciences to support Personalized Medicine, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Tsopra, R, Fernandez, X, Luchinat, C, Alberghina, L, Lehrach, H, Vanoni, M, Dreher, F, Sezerman, O, Cuggia, M, de Tayrac, M, Miklasevics, E, Itu, L, Geanta, M, Ogilvie, L, Godey, F, Boldisor, C, Campillo-Gimenez, B, Cioroboiu, C, Ciusdel, C, Coman, S, Hijano Cubelos, O, Itu, A, Lange, B, Le Gallo, M, Lespagnol, A, Mauri, G, Soykam, H, Rance, B, Turano, P, Tenori, L, Vignoli, A, Wierling, C, Benhabiles, N, Burgun, A, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université de Paris (UP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université de Paris (UP)-École pratique des hautes études (EPHE), Università degli Studi di Firenze = University of Florence [Firenze] (UNIFI), Università degli Studi di Milano-Bicocca [Milano] (UNIMIB), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), CHU Pontchaillou [Rennes]-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC)-Université de Rennes 1 (UR1), Acibadem University Dspace, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Rennes 1 (UR1), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CHU Pontchaillou [Rennes]-CRLCC Eugène Marquis (CRLCC)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: BMC Medical Informatics and Decision Making
BMC Medical Informatics and Decision Making, 2021, 21 (1), pp.274. ⟨10.1186/s12911-021-01634-3⟩
BMC Medical Informatics and Decision Making, BioMed Central, 2021, 21 (1), pp.274. ⟨10.1186/s12911-021-01634-3⟩
BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 21, Iss 1, Pp 1-14 (2021)
ISSN: 1472-6947
Popis: International audience; Abstract Background Artificial intelligence (AI) has the potential to transform our healthcare systems significantly. New AI technologies based on machine learning approaches should play a key role in clinical decision-making in the future. However, their implementation in health care settings remains limited, mostly due to a lack of robust validation procedures. There is a need to develop reliable assessment frameworks for the clinical validation of AI. We present here an approach for assessing AI for predicting treatment response in triple-negative breast cancer (TNBC), using real-world data and molecular -omics data from clinical data warehouses and biobanks. Methods The European “ITFoC (Information Technology for the Future Of Cancer)” consortium designed a framework for the clinical validation of AI technologies for predicting treatment response in oncology. Results This framework is based on seven key steps specifying: (1) the intended use of AI, (2) the target population, (3) the timing of AI evaluation, (4) the datasets used for evaluation, (5) the procedures used for ensuring data safety (including data quality, privacy and security), (6) the metrics used for measuring performance, and (7) the procedures used to ensure that the AI is explainable. This framework forms the basis of a validation platform that we are building for the “ITFoC Challenge”. This community-wide competition will make it possible to assess and compare AI algorithms for predicting the response to TNBC treatments with external real-world datasets. Conclusions The predictive performance and safety of AI technologies must be assessed in a robust, unbiased and transparent manner before their implementation in healthcare settings. We believe that the consideration of the ITFoC consortium will contribute to the safe transfer and implementation of AI in clinical settings, in the context of precision oncology and personalized care.
Databáze: OpenAIRE
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