Medical AI products require certification before deployment in most jurisdictions. To date, no clear pathways for regulating medical AI exist. I present a methodological guide to the development of a regulatory package which will form part of a certification process. This approach is predicated on the translation between a statistical risk perspective, typical of medical device regulators, and a deep understanding of machine learning methodologies. This work of translation envisages the statistician as the key negotiator between medical device regulators and machine learning experts, allowing them to communicate more clearly, and thus lead to the development of standardised pathways for medical AI regulation.


翻译:在大多数司法管辖区,医疗自译自审产品在部署前需要认证。迄今为止,尚无明确的医疗自审监管途径。我为制定一揽子监管措施提供了方法指南,这将构成认证进程的一部分。这种方法的前提是从统计风险角度、医疗设备监管者的典型特征和对机器学习方法的深入理解之间翻译。翻译工作设想统计员作为医疗设备监管者和机器学习专家之间的主要谈判人,使他们能够进行更明确的沟通,从而导致制定医疗自审监管的标准路径。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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