🤩 سلامت هوشمند نیازمند قوانین به‌روز است!
✍️در کنفرانس MedTech در تورنتو، کارشناسان به بررسی چالش‌های نظارتی پیرامون دستگاه‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی پرداختند. تروی تازباز از FDA اشاره کرد که قوانین فعلی از سال 1976 تغییر نکرده‌اند و برای محصولات امروزی مناسب نیستند. مارک لامورو از Health Canada نیز به مسئله کاهش عملکرد الگوریتم‌ها با گذر زمان اشاره کرد.
✍️دایان جانسون از Johnson & Johnson نیز بیان کرد که با وجود پیشرفت‌های اخیر، هنوز نیاز به تسریع در فرآیندهای نظارتی وجود دارد. او تاکید کرد که ایمنی بیماران همچنان اولویت اصلی است. تازباز همچنین به چالش‌های ناشی از افزایش جمعیت سالمندان و کمبود نیروی کار در حوزه سلامت گریزی زد.
✍️سازمان غذا و دارو (FDA)، در حال بررسی برنامه‌های کنترل تغییرات پیش‌تعیین‌شده است تا روش‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد.
✍️مجموعه Health Canada نیز به زودی راهنمایی‌های خود را در مورد دستگاه‌های پزشکی مبتنی بر یادگیری ماشین منتشر خواهد کرد. لامورو تاکید کرد که شفافیت در توسعه هوش مصنوعی و توضیح نحوه عملکرد مدل‌ها برای جلب اعتماد ارائه‌دهندگان خدمات ضروری است.
✍️یکی از مسائل مهم، مدیریت عملکرد الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی پس از پیاده‌سازی آن‌ها است. تازباز به مشکل عدم تطابق قوانین فعلی با استفاده گسترده از مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های بیمارستانی مختلف تاکید دارد. جانسون نیز اهمیت آموزش و نظارت پس از پخش محصولات در بازار را یک نکته کلیدی دانست.
✍️در نهایت، تازباز بیان کرد که مفهوم دستگاه پزشکی در حال تغییر است و نرم‌افزارها به طور فزاینده‌ای در فناوری‌های سخت‌افزاری سنتی ادغام می‌شوند. این تغییرات نیازمند بازنگری در رویکردهای نظارتی است تا بتوان با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی همگام شد.
📱 [تلگرام] 🔄🤩 [وب‌سایت]
📱 [لینکدین] 🔄📱 [اینستاگرام]
⬅️[منبع]
✍️در کنفرانس MedTech در تورنتو، کارشناسان به بررسی چالش‌های نظارتی پیرامون دستگاه‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی پرداختند. تروی تازباز از FDA اشاره کرد که قوانین فعلی از سال 1976 تغییر نکرده‌اند و برای محصولات امروزی مناسب نیستند. مارک لامورو از Health Canada نیز به مسئله کاهش عملکرد الگوریتم‌ها با گذر زمان اشاره کرد.
✍️دایان جانسون از Johnson & Johnson نیز بیان کرد که با وجود پیشرفت‌های اخیر، هنوز نیاز به تسریع در فرآیندهای نظارتی وجود دارد. او تاکید کرد که ایمنی بیماران همچنان اولویت اصلی است. تازباز همچنین به چالش‌های ناشی از افزایش جمعیت سالمندان و کمبود نیروی کار در حوزه سلامت گریزی زد.
✍️سازمان غذا و دارو (FDA)، در حال بررسی برنامه‌های کنترل تغییرات پیش‌تعیین‌شده است تا روش‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد.
✍️مجموعه Health Canada نیز به زودی راهنمایی‌های خود را در مورد دستگاه‌های پزشکی مبتنی بر یادگیری ماشین منتشر خواهد کرد. لامورو تاکید کرد که شفافیت در توسعه هوش مصنوعی و توضیح نحوه عملکرد مدل‌ها برای جلب اعتماد ارائه‌دهندگان خدمات ضروری است.
✍️یکی از مسائل مهم، مدیریت عملکرد الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی پس از پیاده‌سازی آن‌ها است. تازباز به مشکل عدم تطابق قوانین فعلی با استفاده گسترده از مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های بیمارستانی مختلف تاکید دارد. جانسون نیز اهمیت آموزش و نظارت پس از پخش محصولات در بازار را یک نکته کلیدی دانست.
✍️در نهایت، تازباز بیان کرد که مفهوم دستگاه پزشکی در حال تغییر است و نرم‌افزارها به طور فزاینده‌ای در فناوری‌های سخت‌افزاری سنتی ادغام می‌شوند. این تغییرات نیازمند بازنگری در رویکردهای نظارتی است تا بتوان با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی همگام شد.
📱 [تلگرام] 🔄🤩 [وب‌سایت]
📱 [لینکدین] 🔄📱 [اینستاگرام]
⬅️[منبع]