{"id":617,"date":"2022-07-08T19:39:11","date_gmt":"2022-07-08T17:39:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/07\/08\/ce-quil-faut-savoir-principales-preoccupations-concernant-ladoption-de-dispositifs-medicaux-utilisant-lia\/"},"modified":"2022-07-08T19:39:11","modified_gmt":"2022-07-08T17:39:11","slug":"ce-quil-faut-savoir-principales-preoccupations-concernant-ladoption-de-dispositifs-medicaux-utilisant-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/07\/08\/ce-quil-faut-savoir-principales-preoccupations-concernant-ladoption-de-dispositifs-medicaux-utilisant-lia\/","title":{"rendered":"Ce qu’il faut savoir\u00a0: principales pr\u00e9occupations concernant l’adoption de dispositifs m\u00e9dicaux utilisant l’IA"},"content":{"rendered":"
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Conseils pour des dispositifs m\u00e9dicaux s\u00fbrs et efficaces<\/h2>\n

En 2021, la FDA, en collaboration avec Sant\u00e9 Canada et l’Agence de r\u00e9glementation des m\u00e9dicaments et des produits de sant\u00e9 du Royaume-Uni, a publi\u00e9 10 principes directeurs pour encourager le d\u00e9veloppement de \u00abbonnes pratiques d’apprentissage automatique\u00bb. L’intention est de promouvoir des \u00ab\u00a0dispositifs m\u00e9dicaux s\u00fbrs, efficaces et de haute qualit\u00e9\u00a0\u00bb qui utilisent l’IA et le ML. <\/p>\n

Il s’agit de conseils bienvenus pour les syst\u00e8mes de sant\u00e9 qui s’appuient d\u00e9sormais sur les dispositifs m\u00e9dicaux d’IA\/ML, ainsi que pour les startups de sant\u00e9 num\u00e9rique et les entreprises de technologie m\u00e9dicale qui souhaitent d\u00e9velopper leurs propres dispositifs. Pour eux, et pour d’autres int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 entrer dans ce domaine, un examen plus approfondi des principes directeurs fournis par la FDA pourrait aider \u00e0 d\u00e9marrer ou enrichir davantage le voyage.<\/p>\n

Les 10 directives de la FDA couvrent une vari\u00e9t\u00e9 de questions, mais beaucoup d’entre elles tournent autour du mod\u00e8le lui-m\u00eame, des exigences li\u00e9es \u00e0 la cybers\u00e9curit\u00e9 et \u00e0 la r\u00e9duction des risques, et de la n\u00e9cessit\u00e9 d’impliquer plusieurs personnes et disciplines dans le d\u00e9veloppement et la maintenance des dispositifs m\u00e9dicaux qui reposent sur l’IA. et ML.<\/p>\n

D\u00c9COUVRIR: <\/strong>5 \u00e9tapes pour s\u00e9curiser les appareils de l’Internet des objets m\u00e9dicaux.<\/em><\/p>\n

Commencez avec le mod\u00e8le pour les dispositifs m\u00e9dicaux pris en charge par l’IA<\/h2>\n

Les dispositifs m\u00e9dicaux AI\/ML ont, comme base, un mod\u00e8le – un programme ou un algorithme form\u00e9 par l’exposition \u00e0 de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Le mod\u00e8le fait des pr\u00e9dictions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es. S’il est correct, le mod\u00e8le apprend et est renforc\u00e9 ; s’il est incorrect, il s’ajuste pour augmenter sa pr\u00e9cision. Ce processus d’apprentissage prend du temps, n\u00e9cessitant des millions ou des milliards de permutations et d’ajustements. Plus le mod\u00e8le est form\u00e9, plus il r\u00e9ussit \u00e0 \u00e9tablir des diagnostics corrects et \u00e0 r\u00e9duire le nombre de diagnostics incorrects.<\/p>\n

Les directives de la FDA aident \u00e0 garantir que les algorithmes s\u00e9lectionn\u00e9s pour le mod\u00e8le sont ceux qui conviennent le mieux aux caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es et que les param\u00e8tres sont modifi\u00e9s pour produire les r\u00e9sultats escompt\u00e9s.<\/p>\n

En outre, la FDA recommande que les donn\u00e9es collect\u00e9es pour le mod\u00e8le soient repr\u00e9sentatives de la population de patients vis\u00e9e, que le mod\u00e8le fasse r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des donn\u00e9es cliniquement pertinentes et que les \u00e9chantillons soient suffisamment grands – et de qualit\u00e9 suffisante – pour permettre aux experts d’avoir un aper\u00e7u des donn\u00e9es. Tout cela n\u00e9cessite la participation active de divers acteurs et experts qui peuvent garantir que le mod\u00e8le est suffisamment robuste et utile.<\/p>\n

Expertise multidisciplinaire :<\/strong> Parce que les dispositifs m\u00e9dicaux ont une grande vari\u00e9t\u00e9 d’utilisateurs et de cibles, il est important pour l’\u00e9quipe de d\u00e9veloppement de faire appel \u00e0 une vari\u00e9t\u00e9 d’acteurs ayant une expertise pertinente. Ces experts peuvent aider \u00e0 d\u00e9velopper une compr\u00e9hension compl\u00e8te de la fa\u00e7on dont le dispositif sera int\u00e9gr\u00e9 dans le flux de travail clinique et mettre en \u00e9vidence les probl\u00e8mes potentiels \u00e0 un stade pr\u00e9coce du processus de conception, o\u00f9 les modifications sont moins co\u00fbteuses. Il est tout aussi important de bien comprendre tous les risques associ\u00e9s aux patients, afin de garantir que les dispositifs m\u00e9dicaux intelligents en cours de construction sont s\u00fbrs et efficaces. Sans l’expertise d’une \u00e9quipe multidisciplinaire, les d\u00e9veloppeurs risquent de manquer ou de mal comprendre certains des avantages souhait\u00e9s et des risques potentiels.<\/p>\n

La cyber-s\u00e9curit\u00e9:<\/strong> Les directives de la FDA soulignent l’importance de mettre en \u0153uvre des pratiques de cybers\u00e9curit\u00e9 robustes. Il conseille de porter une attention particuli\u00e8re aux \u00ab\u00a0fondamentaux\u00a0\u00bb, y compris les pratiques d’ing\u00e9nierie logicielle de base, des pratiques de gestion de donn\u00e9es robustes et une attention particuli\u00e8re \u00e0 la cybers\u00e9curit\u00e9 tout au long du processus de conception et de d\u00e9veloppement. Les tests doivent d\u00e9montrer les performances du dispositif dans des conditions cliniquement pertinentes, ce qui n\u00e9cessite des plans de test statistiquement solides en plus de garantir que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est int\u00e9gr\u00e9e et test\u00e9e. La conception du mod\u00e8le devrait \u00e9galement soutenir l’att\u00e9nuation active des risques connus. L’authenticit\u00e9 et l’int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es doivent \u00eatre garanties, non seulement pendant le processus de conception, mais \u00e9galement lors du d\u00e9ploiement des appareils. La surveillance du monde r\u00e9el peut am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 et les performances et r\u00e9duire les biais et les risques.<\/p>\n

EN RELATION: <\/strong>D\u00e9couvrez comment l’IA aide les organismes de sant\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire les pr\u00e9judices \u00e9vitables pour les patients.<\/em><\/p>\n

La mise en \u0153uvre de l’IA dans les soins de sant\u00e9 est un voyage louable<\/h2>\n

La mise en \u0153uvre de l’IA\/ML dans le secteur de la sant\u00e9 n’est pas facile. Elle n\u00e9cessite un investissement important et fait appel \u00e0 la collaboration d’un grand nombre d’acteurs. Tous les membres de l’\u00e9quipe multidisciplinaire doivent acqu\u00e9rir une compr\u00e9hension du mod\u00e8le, des r\u00e9sultats et de leurs implications potentielles. De plus, au fur et \u00e0 mesure que le mod\u00e8le apprendra, il changera n\u00e9cessairement, ce qui peut n\u00e9cessiter une formation suppl\u00e9mentaire des travailleurs de la sant\u00e9 et des patients qui utilisent les appareils. Mais le r\u00e9sultat – une surveillance am\u00e9lior\u00e9e des patients et des r\u00e9sultats cliniques – en vaudra la peine.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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