Avertissement: Ce site agrège des données publiques officielles provenant de la FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed et SEC EDGAR à titre de référence générale uniquement. Il ne constitue pas un avis médical, un diagnostic, une recommandation de traitement ni un conseil en investissement.

PubMed

Applying LLMs for Analysis of AI/ML Medical Device Approvals.

PMID : 40776237 ·

D, i, o, g, o, , M, o, n, t, e, i, r, o, , d, o, , A, m, a, r, a, l, ;, , Y, i, n, g, , W, a, n, g, ;, , F, a, r, a, h, , M, a, g, r, a, b, i

RevueStudies in health technology and informatics
Année
PMID40776237

Résumé

Machine learning (ML) is increasingly being integrated into medical devices. However, the functionality and clinical use of ML within these devices remains unclear, raising safety concerns. Manual analysis of FDA approval documents provides insights but is inefficient. This study explores the feasibility of using large language models (LLMs) to automate such analyses. We evaluate LLMs based on architecture, training strategies, parameter sizes, computational demands, and output quality to extrac

Source officielle

Voir sur PubMed →

Données issues de PubMed / NCBI. Pour le texte intégral et les informations les plus récentes, consultez toujours la notice officielle.

↑