历来验证 QARA 人智能实践 ： 适应医治监管中的人智能发展(汉) 2024

人工智能在医疗保健监管中的应用与发展

引言

随着人工智能（AI）工具在医疗保健领域的快速发展，监管机构和公司面临着新的挑战和机遇。本文探讨了AI在医疗保健监管中的应用，重点关注患者安全、数据质量和减少偏见等问题。

初始与持续教育需求

• 监管机构的教育需求：监管机构需要了解如何操作AI工具，以从特定数据核心中获取所需信息，确保患者安全。监管机构在能力方面面临巨大挑战，AI工具可以帮助其管理容量和增强技术专长。
• 公司的教育需求：公司需要拥有干净的数据集和成功的算法，并确保算法对患者具备透明度。教育在技术使用的全过程都至关重要，包括对监管者进行新兴技术的教育。

数据偏差与可接受风险

• 数据偏差问题：目前存在超过20种不同的数据偏差，监管机构需要确定可接受的数据偏差风险水平。
• QARA的影响：数据偏差风险管理对QARA部门至关重要，需要在市场前监管和市场后监控中解决这些问题。

公司与AI的整合

• 数据透明度：公司需要披露使用AI的技术，确保算法和机制的标准性，提高信息的一致性、透明性和安全性。
• 成本与效益：AI工具的成本可能成为中小企业应用AI的障碍，但AI可以简化审计流程，优化数据整合方式。

人工智能的全球可用性

• 企业采纳情况：大型企业更倾向于在流程中深入整合AI，而中小企业更多地依赖AI来理解全球法规，支持优化审计和提交活动。
• 数据的重要性：数据和拥有合适大小的数据集对于AI的应用至关重要，如果缺少数据，可能需要付出相应的成本去获取数据。

人工智能讨论基调的变化

• 接纳度提升：过去一年中，关于AI的讨论基调发生了显著变化，从怀疑到接纳，AI的使用率和接受度显著提升。
• 以客户为中心：AI的应用应以患者安全为中心，选择合适的工具来完成合适的工作。

结论

AI在医疗保健监管中的应用前景广阔，但同时也面临着数据偏差、成本和监管等挑战。监管机构和公司需要加强教育，提高数据透明度，并选择合适的AI工具，以确保患者安全和提高效率。