Отказ от ответственности: Этот сайт агрегирует общедоступные официальные данные FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed и SEC EDGAR только для общей справки. Он не является медицинской консультацией, диагнозом, рекомендацией по лечению или инвестиционным советом.

PubMed

QAI/ML-SaMD: A Hybrid Health-Technology Quantifiable Quality Metric for Artificial Intelligence/Machine Learning-Based Software as a Medical Device.

PMID: 42651356 ·

S, h, o, u, k, i, , A, , E, b, a, d

ЖурналHealthcare (Basel, Switzerland)
Год
PMID42651356

Аннотация

Background: The increasing integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) into medical devices necessitates robust quality evaluation methods. However, existing approaches remain qualitative, sector-specific, or focused on isolated attributes, leaving a gap in quantifiable assessment for AI/ML-driven Software as a Medical Device (SaMD). Objective: This study introduces QAI/ML-SaMD, a novel hybrid metric that provides a comprehensive, quantifiable measure of AI/ML-SaMD qual

Официальный источник

Открыть в PubMed →

Данные получены из PubMed / NCBI. Полный текст и наиболее актуальную информацию всегда смотрите в официальной записи.

↑