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FDA 批准人工智能和机器学习（...
简介 人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次夏季研究项目 1 会议上提出，其广义定义为计算机程序执行通常需要人类智能的广泛任务（例如推理和学习）的能力。随着人工智能应用的广泛采用，它已分支为其他子集（如图 1 所示），但人工智能机器学习和深度学习等术语经常互换使用。机器学习是人工智能的一个子集，它可以从随时间推移提供的数据中学习，以便在提供测试数据集时进行预测。人工智能的子集深度学习 (DL) 实现了称为神经网络的复杂算法，这些算法的模型类似于人脑中的神经元 2 ，并广泛应用于语音识别、计算机视觉、药物发现和基因组学 3 。随着使用更全面、更包容和更异构的数据 4 训练模型，这些模型的稳健性会变得更好。机器学习是人工智能的一个子集，已广泛应用于医学研究，以从每天医疗保健产生的大量数据中识别有价值的临床见解 5 。医疗器械中 ML 模型的实施有所增加 6 。在美国，标记为医疗器械的设备必须获得食品药品管理局 (FDA) 的批准。FDA 通过 3 种监管途径之一对医疗器械进行监管和批准，即 510(k) 许可 7 、De Novo 审查 8 或上市前批准 (PMA) 9 ，如表 1 所示。在本文中，我们介绍了美国 FDA 批准的支持 AI/ML 的医疗器械的最新最新情况。这是 FDA 于 2022 年 10 月 5 日更新名单后，第一篇分析支持 AI/ML 的医疗器械状态的文章，该名单包含 178 种在美国上市的新医疗器械 6 。
随着人工智能（AI）在过去十年中取得了长足进步，基于机器学习（ML）的医疗设备在医疗保健领域的应用越来越广泛。
简介 人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次夏季研究项目 1 会议上提出，其广义定义为计算机程序执行通常需要人类智能的广泛任务（例如推理和学习）的能力。随着人工智能应用的广泛采用，它已分支为其他子集（如图 1 所示），但人工智能机器学习和深度学习等术语经常互换使用。机器学习是人工智能的一个子集，它可以从随时间推移提供的数据中学习，以便在提供测试数据集时进行预测。人工智能的子集深度学习 (DL) 实现了称为神经网络的复杂算法，这些算法的模型类似于人脑中的神经元 2 ，并广泛应用于语音识别、计算机视觉、药物发现和基因组学 3 。随着使用更全面、更包容和更异构的数据 4 训练模型，这些模型的稳健性会变得更好。机器学习是人工智能的一个子集，已广泛应用于医学研究，以从每天医疗保健产生的大量数据中识别有价值的临床见解 5 。医疗器械中 ML 模型的实施有所增加 6 。在美国，标记为医疗器械的设备必须获得食品药品管理局 (FDA) 的批准。FDA 通过 3 种监管途径之一对医疗器械进行监管和批准，即 510(k) 许可 7 、De Novo 审查 8 或上市前批准 (PMA) 9 ，如表 1 所示。在本文中，我们介绍了美国 FDA 批准的支持 AI/ML 的医疗器械的最新最新情况。这是 FDA 于 2022 年 10 月 5 日更新名单后，第一篇分析支持 AI/ML 的医疗器械状态的文章，该名单包含 178 种在美国上市的新医疗器械 6 。
人工智能、机器学习和深度学习
人工智能中有许多研究领域已经为公众提供了实际应用。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子集，它构建了用于分析和建模人类文本的计算工具，例如机器翻译、摘要和问答。NLP 在我们的日常实用工具中占有重要地位，包括电子邮件过滤器、搜索结果和预测文本。机器视觉是人工智能的另一个子集，旨在模拟人类智能的视觉感知部分。通过结合硬件和软件工具，机器视觉旨在分析图像并为人类指导提供预测见解。机器视觉的一个流行应用是自动驾驶汽车：自动驾驶汽车使用多个摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器来处理汽车周围的视野，以便做出驾驶决策。机器视觉的另一个主要应用是医疗保健。从生物医学图像分析到手术指导，机器视觉使医疗保健提供者能够更早地发现疾病并制定预防措施以优化健康结果。与机器视觉重叠的人工智能的一个子集是机器人技术。虽然我们认为机器人技术领域涵盖了像索菲亚这样的人形机器人，但机器人领域中还有许多其他子领域。例如
在量子隐形传态中表征量子比特通道
我们考虑这样一种场景：一方（比如 Alice）准备一个纯的两量子比特（最大纠缠或非最大纠缠）状态，并通过量子比特（单元或非单元）通道将该状态的一半发送给另一方（比如 Bob）。最后，共享状态用作隐形传态通道。在这种情况下，我们专注于根据最大平均保真度和保真度偏差（保真度值随输入状态波动）来描述量子比特通道集作为量子隐形传态 (QT) 资源的最终状态有效性。重要的是，我们指出，当初始准备状态对通用 QT 有用（即，对于最大纠缠状态）或对通用 QT 无用（即，对于非最大纠缠纯态的子集）时，存在一个量子比特通道子集，对于该子集，最终状态对通用 QT 有用（最大平均保真度严格大于经典界限，保真度偏差为零）。有趣的是，在后一种情况下，我们表明，非单元通道（耗散相互作用）比单元通道（非耗散相互作用）更有效地从非最大纠缠纯态产生对通用 QT 有用的状态。
数据和人工智能的工业应用
o 专家系统：能够模拟演绎逻辑推理 o 模糊逻辑：能够将不确定性管理引入逻辑推理 o 遗传算法：通过模仿自然选择，能够确定给定问题的最佳解决方案； o 人工神经网络：模拟我们大脑神经网络的系统能够从数据中学习并推断行为和信息； • ML：使计算机能够学习的特定 AI 技术； • DL：ML 技术的子集，专门基于深度（或多层）神经网络，适用于解决计算机视觉、图像识别和信号处理问题； • GEN_AI：DL 的子集，使用 NLP（自然语言处理）技术来阐述文本并从输入（提示）开始预测句子