Haftungsausschluss: Diese Website bündelt öffentlich verfügbare Daten aus offiziellen Quellen wie FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed und SEC EDGAR nur zur allgemeinen Information. Sie stellt keine medizinische Beratung, Diagnose, Behandlungsempfehlung oder Anlageberatung dar.

PubMed

Regulatory Insights From 27 Years of Artificial Intelligence/Machine Learning-Enabled Medical Device Recalls in the United States: Implications for Future Governance.

PMID: 40644609 ·

W, e, i, -, P, i, n, , C, h, e, n, ;, , W, e, i, -, G, u, a, n, g, , T, e, n, g, ;, , C, , B, e, n, s, o, n, , K, u, o, ;, , Y, u, -, J, u, i, , Y, e, n, ;, , J, i, a, n, -, Y, u, , L, i, a, n, ;, , M, a, t, t, h, e, w, , S, i, n, g, ;, , P, e, n, g, -, T, i, n, g, , C, h, e, n

ZeitschriftJMIR medical informatics
Jahr
PMID40644609

Zusammenfassung

Artificial intelligence/machine learning (AI/ML) has revolutionized the health care industry, particularly in the development and use of medical devices. The US Food and Drug Administration (FDA) has authorized over 878 AI/ML-enabled medical devices, reflecting a growing trend in both quantity and application scope. Understanding the distinct challenges these devices present in terms of FDA regulation violations is crucial for effectively avoiding recalls. This is particularly pertinent for proa

Offizielle Quelle

Auf PubMed ansehen →

Daten aus PubMed / NCBI. Den Volltext und die aktuellsten Informationen finden Sie stets im offiziellen Eintrag.

↑