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鎖定算法

人工智能和機器學習(AI / ML)日益改變著醫療保健行業。從發現惡性腫瘤到讀取CT掃描和乳房X線照片,基於AI / ML的技術財神娛樂城 比傳統設備甚至最好的醫生更快,更準確。但是,隨之而來的是新的風險和監管挑戰。

在本文中,作者探索了監管機構在AI / ML的陌生途徑中導航時所面臨的新挑戰。

他們考慮以下問題: 

  • 隨著AI / ML設備的開發和實施,捕魚達人儲值我們面臨哪些新風險? 
  • 應該如何管理它們? 
  • 監管機構需要關注哪些因素才能確保以最小的風險實現最大價值?

到目前為止台灣六合彩玩法,美國食品藥品監督管理局(FDA)等監管機構已批准具有“鎖定算法”的基於醫學AI / ML的軟件-即每次提供相同結果且不會隨使用而改變的算法。但是,大多數AI / ML技術的關鍵優勢和潛在優勢娛樂城賺錢ogy源於模型隨著對新數據的學習而發展的能力。由於AI / ML的緣故,這些“自適應算法”成為可能,從而創建了實質上是學習型醫療保健系統,其中研究與實踐之間的界限是多孔的。 

鑑於此自適應系統的巨大價值,當今的監管者面臨的一個基本問題是,授權是否應僅限於已提交並評估為安全有效的技術版本,或者它們是否允許將更大價值的算法推向市場。可以從該技術的學習能力和適應新條件中找到。

作者深入研究了與此更新問題相關的風險,考慮了需要重點關注的特定領域以及解決挑戰的方式。

他們說,強有力的監管的關鍵是要優先進行持續的風險監測。

這組作者說:“為了管理風險,監管者應特別關注持續監控和風險評估,而不是計劃將來的算法變更。”

隨著監管機構的向前發展,作者建議他們開發新的流電競運彩ptt程,以持續監控,識別和管理派大金娛樂城 相關風險。他們提出了可能有助於此目的的關鍵元素,並且將來可能會使用AI / ML將它們自動化,從而使AI / ML系統互相監視。

儘管本文主要藉鑑了FDA在監管生物醫學技術方面的經驗,但這些教訓和實例具有廣泛的相關性,因為其他國家正在考慮如何塑造其相關的監管體系。對於任何開發AI / ML嵌入式產品和服務的業務,從汽車到保險,金融,能源,以及越來越多的其他業務,它們也都非常重要且相關。所有組織的高管都有信用卡娛樂城從監管機構如何看待新的AI / ML風險中可以學到很多。

“我們的目標是強調醫療方式意外變化可能帶來的風險必發網 作者說,AI / ML系統會做出反應或適應其環境,並警告說:“微妙的,通常無法識別的參數更新或新型數據可能會導致重大且代價高昂的錯誤。”

參考

巴比奇 (2019)醫學中的監管鎖定算法。 科學DOI:https://doi.org/10.1126/science.aay9547

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