Skip til primært indhold

MAS-AI

MAS-AI (Model for ASsessment of Artificial Intelligence) er et evalueringsværktøj, som kan hjælpe beslutningstagere med at vurdere teknologier med kunstig intelligens (AI).

Evaluering ved hjælp af MAS-AI giver overblik over, hvilke AI-teknologier der skaber værdi, så man kan vælge dem til, og teknologier med ingen eller uhensigtsmæssig effekt kan vælges fra.

Modellen er baseret på medicinsk teknologivurdering og udviklet af en tværfaglig gruppe af eksperter, forskere og patientrepræsentanter.

En tidlig MAS-AI inkluderer fire evalueringsområder:

  • Sundhedsproblemet og den nuværende brug af teknologi
  • Teknologi
  • Etiske aspekter
  • Juridiske aspekter

En fuld MAS-AI har yderligere fem evalueringsområder:

  • Sikkerhed
  • Kliniske aspekter
  • Økonomi
  • Organisation
  • Patientperspektiver

samt fem procesfaktorer, som det anbefales at forholde sig til undervejs i evalueringsprocessen.

En evaluering med brug af MAS-AI kan understøtte beslutningsprocessen, når man overvejer at anvende kunstig intelligens i sundhedsvæsenet samt øge gennemsigtigheden for alle involverede parter.

BAGGRUNDEN FOR MAS-AI

Hidtil har der ikke været nogle modeller, der er udviklet til at evaluere effekt, værdi og konsekvenser af AI, og derfor samlede Centre for Clinical AI (CAI-X) og Center for Innovativ Medicinsk Teknologi (CIMT) en tværfaglig gruppe af sundhedsprofessionelle, AI-eksperter, forskere, patientrepræsentanter og beslutningstagere fra sundhedsvæsenet for at udvikle en fælles ramme til at evaluere værdien af en AI-løsning.

I 2022 resulterede samarbejdet i modellen MAS-AI, der er verdens første model til at evaluere værdien af AI i sundhedsvæsenet. Evaluering ved hjælp af MAS-AI kan understøtte beslutningsprocessen i forhold til anvendelsen af AI i sundhedsvæsenet samt øge gennemsigtigheden for alle involverede parter.

Find modellen og læs et gratis pre-print af artiklen om MAS-AI.

Læs mere om projektet bag modellen her.

Hør mere om MAS-AI og evaluering af AI

Iben Fasterholdt

Iben Fasterholdt

Seniorforsker, ph.d.

Odense Universitetshospital, Klinisk Udvikling - Innovation, Forskning & MTV


2979 6704
APPFWU02V