Wyroby medyczne oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (AI/ML) napotykają wyjątkowe wyzwania w zakresie zgodności z przepisami, zapewnienia bezpieczeństwa danych oraz ochrony dobrostanu pacjentów. Wspólne działania amerykańskiej FDA, kanadyjskiego urzędu ds. zdrowia (HC) oraz brytyjskiej agencji MHRA doprowadziły do opracowania dziesięciu (10) zasad przewodnich dotyczących dobrych praktyk w uczeniu maszynowym (GMLP). Zasady te, promujące sprawdzone praktyki, dostosowanie do potrzeb opieki zdrowotnej oraz innowacje, podkreślają kluczowe znaczenie różnorodnych kompetencji, solidnej inżynierii oprogramowania, inkluzywnego udziału pacjentów, autonomicznych zestawów danych, spersonalizowanego projektu, synergii człowieka i sztucznej inteligencji, odpowiednich testów, przejrzystych informacji dla użytkowników oraz ciągłego monitorowania bezpieczeństwa.
Czy niezachwiane zaangażowanie w te zasady jest uważane za absolutnie konieczne do odniesienia sukcesu na rynku w obliczu dynamicznych technologii i surowych wymogów regulacyjnych? Zapoznaj się z naszym artykułem ekspercki opublikowanym w „Med Device Online”.
Kliknij tutaj , aby przeczytać cały numer „Med Device Online”.