Les dispositifs médicaux pilotés par l'IA/ML sont confrontés à des défis particuliers en matière de respect des réglementations, de sécurité des données et de protection du bien-être des patients. La collaboration entre la FDA américaine, Santé Canada (SC) et la MHRA britannique a permis d'élaborer dix principes directeurs pour les bonnes pratiques d'apprentissage automatique (GMLP). Ces principes, qui prônent les pratiques établies, l'adaptation aux soins de santé et l'innovation, soulignent l'importance de la diversité des compétences, d'une ingénierie logicielle solide, d'une représentation inclusive des patients, d'ensembles de données autonomes, d'une conception personnalisée, d'une synergie entre l'homme et l'intelligence artificielle, de tests pertinents, d'une information transparente des 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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