의료 장치로서의 기계 학습 기반 소프트웨어 변경에 대한 승인 정책: 생물 침식에 대한 연구

초록

의료 분야에서 기계 학습 알고리즘의 성공적인 도입은 그 성능과 안전성에 대한 주의 깊은 평가가 필요합니다. 현재, FDA는 마케팅 전에 잠금된 알고리즘을 승인하고, 미래의 업데이트는 별도의 시장 전审查을 거쳐야 합니다. 그러나 이는 기계 학습의 핵심 특징 중 하나인 증가하는 데이터셋에서 배우고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 능력을 무효화합니다. 이 논문은 우리가 자동 알고리즘 변화 프로토콜(aAC)이라고 부르는 승인 정책의 설계를 제안합니다.