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Aplicando LLMs para Análise de Aprovações de Dispositivos Médicos de AI/ML.

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

RevistaStudies in health technology and informatics
Ano
PMID40776237

Resumo

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

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