XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAIAMD
人工智能对医疗产品监管的影响
对于 AIaMD，问责制和治理也适用于创建 AI 模型时使用的数据集以及模型在上市后使用过程中可能发生的潜在变化。MHRA 与美国食品药品监督管理局 (FDA) 和加拿大卫生部的合作伙伴合作，最近发布了关于预定变更控制计划 (PCCP) 原则的指南，以确保制造商能够完全追溯和问责 AI 模型如何满足预期用途以及变更的影响。此外，我们打算在未来的核心法规中引入 PCCP，最初是非强制性的，以更好地管理 AIaMD 产品的全生命周期管理，增强产品问责制。监控 AIaMD 产品变化的能力也将有助于 AIaMD 的可争议性和补救方面（AI 白皮书原则 5）。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
防空炮兵 (CMF 14) 职业发展第 1 章
第 2 章：ADA 转型 随着当前和未来的作战环境变得更加复杂，威胁也更加多样化和危险，防空部门已进入前所未有的过渡、增长和现代化时期。为了应对这些新出现的威胁，防空反导部队需要具备适应性、创造性和批判性思维，需要通过相关培训、专业军事教育 (PME) 和作战经验，培养品格良好、忠诚、能力强和战术专长的士兵。随着美军继续应对全球挑战，陆军综合防空反导 (AIAMD) 平台的同步继续提高 ADA 的远征属性，增强其杀伤力、机动性和部署能力，同时为陆军和地区作战指挥官提供模块化、可定制的部队，能够在多域作战中在联合和多国战场上作战，支持大规模地面作战行动。
评估皮肤上的ai-dermatology-in-dermatology- ...
迄今为止，由皮肤分析（SA）开发的DER是唯一满足在现实环境中使用的监管标准的AIAMD，作为自主筛查，分类或评估工具（UKCA IIA类或CE类III类），如表1。Div derm始于2020年，伯明翰大学医院开创了其使用，此后已扩展到19个组织。早期部署包括使用皮肤科医生的第二次阅读，在所有情况下审查了AI的发现，并提供了进一步的审查，并进行了信任或合同的皮肤科医生进行审查。记录的评估表明了诸如病变20的更快审查时间，并且文献已经可以支持DERM的自主使用21、22、23。尽管如此，仍希望在NHS设置和市场后监视的含义中进一步探索自主使用。
产品支持脉搏 - OUSD A&S
在我担任 DASD(PS) 的第一份时事通讯中，我概述了我的办公室将如何努力帮助作战人员获得有效、经济和可持续的作战能力。我们的努力将集中在四个主要领域：1. 为国防部企业提供政策、流程和指导，以促进有效且经济实惠的产品支持规划和执行；2. 为国防部决策者提供全面、及时和可操作的计划维持评估，以制定有效且经济实惠的产品支持解决方案；3. 制定和领导民用物流劳动力政策、培训和认可；4. 与国际盟友制定和同步战略和作战物流计划。进入 2023 年夏季，正是进行进度审查 (IPR) 的好时机，我很高兴地报告，我们在所有领域都取得了重大进展。我们发布了 DODI 5000.91，重点关注武器系统的生命周期产品支持。我们更新了 PSM/后勤人员指南，包括产品支持经理、生命周期维持计划 (LCSP) 大纲第 3 版和独立物流评估，并举办了多场网络研讨会活动以促进员工参与。我们正在更新 PBL 指南，将于 2023 年冬季发布。在 LCSP 开发初期与项目办公室的合作，已使远程防区外导弹 (LRSO) 和陆军综合防空反导 (AIAMD) 计划获得 LCSP 批准。我们正在与国防采购执行摘要审查服务代表密切合作，以解决维持规划和资金不足的问题。劳动力团队一直在与组件代表和国防采购大学 (DAU) 密切合作，以解决生命周期物流 (LCL) 培训需求，包括验证能力和更新证书。物流功能社区 (LFC) 论坛重新焕发活力，以解决更大的物流劳动力能力、培训和发展机会。我们正在与劳工部和教育部合作，研究如何改善有机工业基地劳动力的招聘，并为更大的物流劳动力提供培训，以满足当前和未来的需求。国际团队正在与我们的盟友（双边和区域）合作解决产品支持问题和计划。这些