Les dispositifs médicauxML sont confrontés à des défis particuliers en matière de conformité réglementaire, de sécurité des données et de protection du bien-être des patients. La collaboration entre laFDA US , Health Canada SC) et la MHRA britannique MHRA abouti à la définition de dix (10) principes directeurs pour Machine Learning bonnes Machine Learning (GMLP). Prônant des pratiques établies, une approche personnalisée des soins de santé et l'innovation, ces principes soulignent l'importance cruciale d'une expertise diversifiée, d'une ingénierie logicielle robuste, d'une représentation inclusive des patients, de jeux de données autonomes, d'une conception personnalisée, d'une synergie entre l'humain et l'IA, de tests pertinents, d'informations transparentes pour les utilisateurs et d'une vigilance constante en matière de sécurité.

L'engagement inébranlable envers ces principes est-il considéré comme impératif pour une entrée triomphale sur le marché au milieu de technologies dynamiques et de demandes réglementaires rigoureuses ? Découvrez nos idées grâce à notre article publié par Med Device Online.

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