AI模型护照：实现健康领域透明人工智能的数据与系统可追溯性框架

《Computational and Structural Biotechnology Journal》：AI Model Passport: Data and System Traceability Framework for Transparent AI in Health

AI模型开发面临透明度和可重复性挑战，本文提出AI模型护照框架及AIPassport工具，通过结构化元数据建模和自动化MLOps工具链集成，实现从数据采集到模型部署的全生命周期追踪，支持医疗影像场景的 lesion分割模型验证，提升合规性和信任度。

　　人工智能在医疗和生物医学领域的深度整合，正在推动构建更加透明、可追溯和符合伦理规范的框架。随着AI在医疗诊断、复杂病例分析和优化治疗方案中的广泛应用，确保AI系统的可靠性、临床价值和患者安全性变得尤为重要。当前，许多框架依赖于人工可读的文档记录，这种方式在可扩展性、可比性和机器可解释性方面存在局限，无法有效支持跨项目和平台的比较和验证。此外，缺乏一种独特的、可验证的AI模型身份标识，使得模型的来源和真实性难以追踪，从而影响模型的可重复性和相关方的信任度。为了解决这些问题，本文提出了一种新的概念——AI模型护照（AI Model Passport），这是一个结构化、标准化的文档框架，旨在为AI模型提供一种数字身份和验证机制，从而在整个生命周期中实现可追溯性和可审计性。

AI模型护照不仅能够记录模型的元数据，还可以追踪数据采集、预处理、模型设计、开发和部署等关键阶段，确保AI模型的来源、质量和演变过程清晰可查。为了进一步验证这一框架的实际应用价值，我们还展示了AIPassport工具，这是在欧盟ProCAncer-I项目中开发的一种MLOps工具，专门用于医疗影像应用。AIPassport实现了AI模型护照框架，能够自动收集元数据、确保版本控制、将结果与源代码解耦，并与多种开发环境集成。通过使用ProCAncer-I数据集中的病变分割用例，我们展示了AIPassport如何提升透明度、可重复性和监管合规性，同时减少人工文档工作的负担。这种新方法旨在为AI驱动的医疗解决方案建立新的信任和责任标准，为跨领域开发透明且符合监管要求的AI系统提供基础。

在AI模型的开发和部署过程中，透明度一直受到监管机构、研究界和行业利益相关者的高度关注。虽然像“数据表”（Datasheets for Datasets）、“模型卡片”（Model Cards）和“谷歌数据卡片”（Google Data Cards）等工具和框架推动了结构化文档的形成，但它们通常依赖于人工完成的模板，缺乏自动化、标准化和机器可解释性，从而限制了其在跨项目和跨平台的可扩展性和可比性。一些技术工具如MLflow、ML Metadata（MLMD）和OpenLineage支持开发过程中的元数据追踪，但主要关注实验管理，而不是提供端到端的可追溯性。尽管最近出现的ML Commons Croissant标准推动了结构化元数据交换以增强互操作性和数据共享，但它并未解决模型的来源追踪和身份验证问题。因此，缺乏集成的解决方案使得AI模型的开发历史难以可靠追踪，影响了其可重复性和真实性验证。

为了解决当前透明度和可追溯性方面的挑战，我们提出了AI模型护照这一标准化、机器可解释的框架，旨在通过自动化收集关键元数据和监控整个AI模型开发生命周期，来填补传统文档工具和MLOps技术之间的空白。AI模型护照的核心在于提供一种独特的、可验证的数字身份，使模型能够在不同部署中被识别、审计和验证。这种以身份为中心的方法不仅有助于监管合规，还能增强模型的可重复性，从而在AI系统的发展过程中建立信任。此外，该框架还设计为与最新的欧洲监管倡议和数据治理策略保持一致，包括“共同欧洲数据空间”（Common European Data Spaces）、“开放欧洲数据门户”（Open European Data Portal）以及“欧洲健康数据空间”（European Health Data Space, EHDS）法规的要求。这些努力强调了结构化、机器可读的文档记录，以促进数字生态系统中的信任、安全的数据共享和互操作性。在这一背景下，AI模型护照也借鉴了欧盟“数字产品护照”（Digital Product Passport）的原则，为AI模型提供了一种标准化、可验证的机制，以记录和共享关键生命周期信息，从而确保AI模型在不同使用环境中具有透明度和可信度。

AIPassport作为AI模型护照的实现，是一个开源的、端到端的MLOps工具，旨在为AI模型的开发和部署提供一个透明、合规的框架。该工具能够自动记录AI流程中的关键信息，包括数据准备、预处理、训练、评估和模型注册等阶段。AIPassport的设计考虑了不同机构的需求和限制，支持本地和云环境的部署。在云环境中，组件如MLflow、MINIO、Git和DVC可以使用托管服务或可扩展的云原生基础设施进行部署，从而促进跨团队和机构的合作。而在本地或离线部署中，AIPassport可以基于轻量级的Docker Compose配置运行，确保在敏感或受限环境中仍然能够实现功能。通过这些技术，AIPassport不仅能够自动收集元数据，还能确保所有活动和成果的可追溯性，同时支持灵活的开发流程。

在AIPassport的实施中，我们特别关注了AI模型开发的每个阶段，并通过结构化的元数据模型来记录关键信息。这包括对数据来源、处理步骤、模型训练和评估过程的详细描述，以确保AI系统的可审计性和可验证性。此外，AIPassport还支持与现有的MLOps工具集成，如MLflow用于实验跟踪和模型注册，DVC用于数据和流程的版本控制，Git用于代码版本管理，以及MINIO作为模型、日志和数据的后端对象存储。通过这些工具的协同作用，AIPassport能够自动收集和存储技术元数据和上下文信息，例如数据集的来源、预处理步骤、模型参数、评估指标、环境配置等。对于非技术背景的用户，AIPassport还提供了一个结构化的界面，以展示模型的完整技术链，包括参数、脚本和数据转换等关键信息。

在实际应用中，我们展示了AIPassport在ProCAncer-I项目中的使用，该项目是一个由欧盟资助的大型计划，旨在利用多参数磁共振成像数据开发可靠的前列腺癌AI模型，并支持精准医疗。具体而言，我们展示了AIPassport在开发和评估病变分割AI模型中的应用，这些模型用于诊断和肿瘤特征分析，基于来自超过14,300名患者的影像和临床数据进行训练。在整个过程中，AIPassport自动记录了关键的元数据，包括训练和验证的详细信息，并维护了相关数据流程的可追溯性，证明了其在高风险临床环境中的实际应用价值。

AI模型护照不仅为AI模型提供了可验证的数字身份，还通过标准化的元数据描述和互操作性增强了数据和模型资产的可发现性和可重用性。在医疗领域，由于数据和流程的复杂性，AI模型的可追溯性和可验证性尤为重要。例如，在数据采集阶段，患者的临床数据和影像数据需要经过匿名化、标准化和一致性处理，以确保其符合医疗标准，如OMOP-CDM、SNOMED-CT、LOINC、FHIR、DICOM和Radlex等。在数据整理阶段，需要进行数据清洗、过滤和验证，这通常由领域专家完成。而数据集定义阶段则需要将数据组织成特定的集合，并为其分配唯一的、可解析的标识符，以便在AI模型开发过程中进行明确的识别和追溯。

在AI模型训练和评估阶段，关键的元数据包括训练参数、评估指标和计算环境等。这些信息对于确保AI模型的可重复性和可验证性至关重要。AIPassport利用W3C PROV和W3C MLS标准来描述这些流程，同时结合特定于AI的元数据模型，如PMLM（Provenance for Machine Learning Models）本体，以提供更详细的信息。例如，训练任务的类型（如图像分割）和学习方法（如监督学习、无监督学习或强化学习）都被记录在内，以确保AI模型的开发过程清晰可查。此外，AI模型在生产环境中的部署和监控也是框架的重要组成部分，包括对模型性能的持续监控、异常检测以及必要的模型再训练或替换。

AIPassport不仅是一个技术工具，它还具有重要的社会和伦理意义。通过提供清晰的文档记录，它有助于建立AI系统的透明度和可信任度，从而促进其在医疗领域的应用。AI模型护照的实施使AI模型的开发过程更加系统化和可审计化，为医疗从业者、患者和政策制定者提供了可靠的信息来源。这不仅有助于AI模型的合规性，还能增强AI系统在实际应用中的可信任度。此外，AI模型护照还支持多领域的扩展，包括机器人技术、教育、媒体、交通、老年护理和工业AI系统等，为这些领域提供了标准化、可验证的AI模型文档机制。

从技术角度来看，AIPassport的实现采用了模块化架构，能够与多种工具和框架无缝集成。例如，它支持与MLflow、DVC、Git和MINIO等工具的结合，以实现元数据的自动收集、版本控制和存储。在数据处理和模型训练过程中，AIPassport能够记录所有关键的输入、输出和参数，并将其链接到实际的代码、脚本和环境配置。这种机制确保了AI模型的开发过程不仅可追溯，而且可重复。通过这些功能，AIPassport为AI开发者提供了一种便捷的方式，使他们能够在保持原有开发流程的基础上，自动记录和管理元数据。

AI模型护照框架的实施还考虑了性能和存储的挑战。由于在AI模型生命周期中需要跟踪大量元数据，这可能会对计算资源造成一定压力。然而，通过采用“不可变资产”和基于内容的寻址方式，AIPassport能够以高效的方式处理大规模数据集。例如，通过计算单个数据集的哈希值，并将其组合成一个哈希树（Merkle树），可以快速验证和存储数据。尽管当前版本的AIPassport仍使用MD5哈希算法，但未来可能会采用更安全、更快的哈希算法，如xxhash或blake3，以进一步优化其性能和安全性。

除了技术贡献，AI模型护照框架还对研究沟通和出版实践产生了潜在影响。许多AI/ML文献仅以文本形式描述模型或算法的开发过程，而缺乏结构化的、可验证的元数据记录。AI模型护照的引入，旨在为AI模型的开发和数据处理提供一种标准化的、机器可读的文档机制，从而确保所有关键方面都能以一致和可重复的方式被记录。这种机制可以作为学术论文的补充材料，为读者提供直接访问机器可读元数据的途径，从而提高AI模型的可发现性和可比较性。未来，期刊可能会要求或推荐在传统论文之外提交AI模型护照，以促进更透明的AI研究。

然而，尽管AI模型护照具有诸多优势，其当前实现仍存在一些局限性。首先，AIPassport目前主要适用于集中式AI模型开发流程，尚未支持联邦学习等分布式训练方法，这在数据隐私和数据主权要求较高的环境中可能是一个挑战。其次，当前版本缺乏完整的模型监控功能，虽然在ProCAncer-I项目中已经实现了一些监控机制，但尚未将其集成到AI模型护照框架中。未来的工作将致力于扩展这些监控能力，以实现更全面的可追溯性。此外，虽然AIPassport已经在前列腺癌影像领域得到了验证，但其在其他临床场景和AI技术中的广泛应用仍需进一步研究和评估。

展望未来，我们计划扩展AI模型护照框架的通用性和适用性，以支持更多领域和应用场景。这包括引入联邦学习和分布式AI开发的支持，以适应数据隐私和主权要求较高的环境。同时，我们还计划在多个关键领域推广AIPassport的使用，如机器人技术、教育、媒体、交通、老年护理和工业AI系统等。为了实现这一点，我们将结合标准化的风险相关元数据，借鉴FAITH欧洲项目中开发的框架和指南，以系统地记录AI生命周期中可能出现的伦理、心理、社会和技术风险。这将有助于建立更全面的AI信任度，超越单纯的可追溯性和可重复性。

总的来说，AI模型护照框架的提出，为AI在医疗和生物医学领域的应用提供了一种全新的解决方案。它不仅解决了当前在透明度和可追溯性方面的挑战，还通过标准化的元数据模型和自动化工具，增强了AI系统的可审计性和可验证性。这种框架的实施，为构建可信、透明和符合监管要求的AI系统奠定了基础，同时也为未来的AI研究和应用提供了重要的参考和工具支持。