論文の概要: Separating Technological and Clinical Safety Assurance for Medical
Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07873v1
- Date: Wed, 15 Feb 2023 20:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:12:51.747668
- Title: Separating Technological and Clinical Safety Assurance for Medical
Devices
- Title(参考訳): 医療機器の技術・臨床安全保証の分離
- Authors: Spencer Deevy, Tiago de Moraes Machado, Amen Modhafar, Wesley
O'Beirne, Richard Paige and Alan Wassyng
- Abstract要約: 医療機器の安全性と臨床効果は、臨床治療における特定の使用と密接に関連している。
高強度集束超音波システムと放射線治療装置は、これが主な関心事であるシステムの例である。
臨床治療におけるこの種のシステムの使用の保証を,2つの関連した保証事例に分けることを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.45671221781968324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The safety and clinical effectiveness of medical devices are closely
associated with their specific use in clinical treatments. Assuring safety and
the desired clinical effectiveness is challenging. Different people may react
differently to the same treatment due to variability in their physiology and
genetics. Thus, we need to consider the outputs and behaviour of the device
itself as well as the effect of using the device to treat a wide variety of
patients. High-intensity focused ultrasound systems and radiation therapy
machines are examples of systems in which this is a primary concern.
Conventional monolithic assurance cases are complex, and this complexity
affects our ability to address these concerns adequately. Based on the
principle of separation of concerns, we propose separating the assurance of the
use of these types of systems in clinical treatments into two linked assurance
cases. The first assurance case demonstrates the safety of the manufacturer's
device independent of the clinical treatment. The second demonstrates the
safety and clinical effectiveness of the device when it is used in a specific
clinical treatment. We introduce the idea of these separate assurance cases,
and describe briefly how they are separated and linked.
- Abstract(参考訳): 医療機器の安全性と臨床効果は、臨床における特定の使用と密接に関連している。
安全性と臨床効果の確保は困難である。
異なる人は、生理学や遺伝学の変動により、同じ治療に対して異なる反応をすることがある。
したがって, デバイス自体の出力や動作を考慮し, 様々な患者を治療するためのデバイスの使用の効果を検討する必要がある。
高強度集束超音波システムと放射線治療装置は、これが主な関心事であるシステムの例である。
従来のモノリシックな保証ケースは複雑であり、この複雑さはこれらの懸念に適切に対処する能力に影響を与える。
関心事の分離原理に基づき,臨床治療におけるこの種のシステムの使用の保証を2つの関連した保証事例に分けることを提案する。
第1の保証ケースは、臨床治療とは無関係に製造者の装置の安全性を示す。
第2に、特定の臨床治療で使用される際の装置の安全性と臨床効果を示す。
我々は,これらの別個の保証ケースの考え方を紹介し,それらの分離とリンクの仕方を簡潔に説明する。
関連論文リスト
- Causal machine learning for predicting treatment outcomes [75.13093479526151]
Causal Machine Learning (ML)は、治療結果を予測するフレキシブルでデータ駆動の方法を提供する。
因果MLの主な利点は、個別化された治療効果を推定できることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T12:39:08Z) - Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。
提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。
現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T11:13:52Z) - The Blessings of Multiple Treatments and Outcomes in Treatment Effect
Estimation [53.81860494566915]
既存の研究では、プロキシ変数や複数の処理を利用してバイアスを補正している。
多くの実世界のシナリオでは、複数の結果に対する影響を研究することにより大きな関心がある。
この設定に関わる複数の結果の並列研究は、因果同定において互いに助け合うことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T14:33:48Z) - Herb-Drug Interactions: A Holistic Decision Support System in Healthcare [0.0]
ハーブとドラッグの相互作用を識別するために、原型およびハイブリッドな意思決定支援システムが設計された。
異なる機械学習モデルを使用して、これらのケースで使用される典型的なルールエンジンを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T10:30:51Z) - Identification, explanation and clinical evaluation of hospital patient
subtypes [50.591267188664666]
本研究は、2017年から2021年にかけて、英国にある大病院で入院した入院患者のサブタイプを特定するために、教師なしの機械学習技術を用いたパイプラインを提案する。
最先端の説明可能性技術を用いることで、特定されたサブタイプを解釈し、臨床的な意味を付与する。
同時に、臨床医は臨床知識の文脈において、特定された患者サブタイプのクラスタ内類似度とクラスタ間差異を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T11:42:09Z) - Multi-disciplinary fairness considerations in machine learning for
clinical trials [43.00377806138086]
本研究は, 臨床試験, すなわち, 人体を用いた医療評価研究に焦点をあてる。
本研究の目的は,臨床試験研究と実践の文脈において,機械学習の公平性がどのように適合するかを,複数の学際評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T11:59:22Z) - User-Driven Research of Medical Note Generation Software [49.85146209418244]
本稿では,医療用ノート生成システム開発における3ラウンドのユーザスタディについて述べる。
参加する臨床医の印象と,システムがどのようにそれらに価値あるものに適合すべきかの視点について論じる。
遠隔医療における3週間のシステムテストについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T10:18:06Z) - Clinical trial site matching with improved diversity using fair policy
learning [56.01170456417214]
我々は,臨床治験記述を潜在的な試験現場のランクリストにマッピングするモデルを学習する。
既存のフェアネスフレームワークとは異なり、各トライアルサイトのグループメンバーシップは非バイナリである。
このようなマルチグループメンバーシップシナリオに対処するために、人口統計学的妥当性に基づく公平性基準を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T16:35:28Z) - Clinical Evidence Engine: Proof-of-Concept For A
Clinical-Domain-Agnostic Decision Support Infrastructure [26.565616653685115]
本稿では,3つの領域にまたがって,このアプローチの技術的,設計的実現可能性を示す概念実証システムを提案する。
このシステムは、BioBERTを活用すれば、長い臨床質問に基づいて、治験報告を効果的に識別することができる。
ドメインに依存しない意思決定支援基盤として、DSTやアルゴリズムに限らず、DSTの説明を設計するという考え方について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-31T23:21:25Z) - An Empirical Characterization of Fair Machine Learning For Clinical Risk
Prediction [7.945729033499554]
臨床的意思決定を導くための機械学習の使用は、既存の健康格差を悪化させる可能性がある。
近年のいくつかの研究は、この問題をアルゴリズム的公正(英語版)の問題と位置づけている。
我々は,グループフェアネス違反の罰則がモデル性能とグループフェアネスの一連の尺度に与える影響を実験的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T17:46:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。