免責事項: 本サイトは、FDA、ClinicalTrials.gov、PubMed、SEC EDGAR などの公式公開データを一般参考用に集約するものであり、医学的助言、診断、治療推奨、投資助言を構成しません。

PubMed

規制監視、因果推論、安全かつ効果的な医療機器の機械学習

PMID: 31742358 ·

A, r, i, e, l, , D, o, r, a, , S, t, e, r, n, ;, , W, , N, i, c, h, o, l, s, o, n, , P, r, i, c, e

学術誌Biostatistics (Oxford, England)
年
PMID31742358

抄録

近年、医療提供環境における機械学習(ML)の適用が豊富で魅力的なものとなりつつあります。規制当局はこれらの進展に注目し、米国食品医薬品局(FDA)は安全かつ効果的な使用を促進・支援する最善の方法について積極的に検討しています。ソフトウェア駆動型製品に対するその監督範囲は限られているものの、FDAが適切な適用を促進・支援するリーダーシップを発揮することがあれば、因果関係を適切に適用するための方法を考えることができます。

公式ソース

PubMedで見る →

データはPubMed / NCBIから取得しています。全文および最新情報は必ず公式記録をご確認ください。

↑