論文の概要: Uncovering Regulatory Affairs Complexity in Medical Products: A
Qualitative Assessment Utilizing Open Coding and Natural Language Processing
(NLP)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02975v1
- Date: Sat, 30 Dec 2023 03:39:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 09:32:09.459887
- Title: Uncovering Regulatory Affairs Complexity in Medical Products: A
Qualitative Assessment Utilizing Open Coding and Natural Language Processing
(NLP)
- Title(参考訳): 医療製品における規制問題複雑さの解明:オープンコーディングと自然言語処理を活用した質的評価
- Authors: Yu Han, Aaron Ceross, Jeroen H.M. Bergmann
- Abstract要約: 調査では、医療機器会社の専門家28人と半構造化インタビューを行った。
参加者は規制コンプライアンスを合理化する戦略の必要性を強調した。
この研究は、これらの要素が一貫性のある効果的な規制手順を確立するのに不可欠であると結論付けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8657431480664717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates the complexity of regulatory affairs in the medical
device industry, a critical factor influencing market access and patient care.
Through qualitative research, we sought expert insights to understand the
factors contributing to this complexity. The study involved semi-structured
interviews with 28 professionals from medical device companies, specializing in
various aspects of regulatory affairs. These interviews were analyzed using
open coding and Natural Language Processing (NLP) techniques. The findings
reveal key sources of complexity within the regulatory landscape, divided into
five domains: (A) Regulatory language complexity, (B) Intricacies within the
regulatory process, (C) Global-level complexities, (D) Database-related
considerations, and (E) Product-level issues. The participants highlighted the
need for strategies to streamline regulatory compliance, enhance interactions
between regulatory bodies and industry players, and develop adaptable
frameworks for rapid technological advancements. Emphasizing interdisciplinary
collaboration and increased transparency, the study concludes that these
elements are vital for establishing coherent and effective regulatory
procedures in the medical device sector.
- Abstract(参考訳): 本研究では,医療機器産業における規制業務の複雑さを考察し,市場アクセスと患者医療に影響を及ぼす重要な要因について考察した。
質的研究を通じて,この複雑性に寄与する要因を理解するための専門家の洞察を求めた。
研究は、医療機器会社の専門家28人と半構造化インタビューを行い、規制の諸側面を専門とした。
これらのインタビューは、オープンコーディングと自然言語処理(NLP)技術を用いて分析された。
A) 規制言語複雑性, (B) 規制プロセス内の複雑さ, (C) グローバルレベルの複雑さ, (D) データベース関連の考慮, (E) 製品レベルの問題。
参加者は、規制コンプライアンスの合理化、規制機関と業界関係者との交流の強化、迅速な技術進歩のための適応可能なフレームワークの開発の必要性を強調した。
学際的な協力と透明性の向上を強調し、これらの要素は医療機器分野における一貫性と効果的な規制の確立に不可欠であると結論づけた。
関連論文リスト
- AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern
Doctors for Clinical Diagnosis [72.50974375416239]
リアルタイムのインタラクティブな診断環境を構築するために設計されたフレームワークであるAI Hospitalを紹介する。
様々な大規模言語モデル(LLM)は、対話的診断のためのインターン医師として機能する。
我々は,医療部長の監督の下で,反復的な議論と紛争解決プロセスを含む協調的なメカニズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T06:46:48Z) - From RAG to QA-RAG: Integrating Generative AI for Pharmaceutical
Regulatory Compliance Process [0.0]
製薬業界における規制の遵守は、複雑で明るいガイドラインを通じてナビゲートする必要がある。
これらの課題に対処するため,本研究では,生成型AIと検索型拡張生成(RAG)手法を紹介する。
本稿では,QA-RAGの構造と性能評価について詳述し,規制コンプライアンス領域の可能性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T08:23:29Z) - Analysis of Blockchain Integration in the e-Healthcare Ecosystem [0.0]
本稿では、ブロックチェーン技術を用いた医療データ管理システムにおける最も一般的なアプローチについて研究する。
評価は、観察された共通の特徴の集合に基づいて行われ、一方のアプローチと他方のアプローチを区別する。
e-healthの文脈における効果的な実装には、重要な課題の存在を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T12:19:53Z) - Revolutionizing Pharma: Unveiling the AI and LLM Trends in the
Pharmaceutical Industry [4.566863428278876]
この論文は、各セクターにおけるAIの役割を分類的に検討している。
機械学習アルゴリズムのような最先端のAI技術に特に重点を置いている。
この論文は、医薬品産業の将来を変革する上で、AIが持つ変革の可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T04:01:09Z) - Investigating Collaborative Data Practices: a Case Study on Artificial
Intelligence for Healthcare Research [1.3178083420209858]
英国における複数の長期的条件を理解し管理するためにAIツールを適用する研究コンソーシアムのコラボレーティブデータプラクティスについて検討する。
本研究は,知識共有のためのツールの適応と,オーディエンスに基づく情報の調整について明らかにした。
私たちはミーティングを、規律間の交流を促進し、知識のブレンディングと創出を可能にするキーセッティングとして特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T10:19:33Z) - Regulation and NLP (RegNLP): Taming Large Language Models [51.41095330188972]
我々は,NLP研究が規制研究や隣接分野に近接することのメリットを論じる。
我々は、規制とNLPに関する新しい多分野研究空間の開発を提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T09:22:40Z) - An objective validation of polyp and instrument segmentation methods in
colonoscopy through Medico 2020 polyp segmentation and MedAI 2021
transparency challenges [58.402720481042365]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T16:08:45Z) - On the Complexity of Multi-Agent Decision Making: From Learning in Games
to Partial Monitoring [105.13668993076801]
マルチエージェント強化学習(MARL)理論における中心的な問題は、構造条件やアルゴリズムの原理がサンプル効率の学習保証につながるかを理解することである。
本稿では,複数のエージェントを用いた対話型意思決定のための一般的な枠組みとして,この問題について考察する。
マルチエージェント意思決定における統計的複雑性を特徴付けることは、単一エージェント決定の統計的複雑性を特徴付けることと等価であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T06:46:22Z) - Validation of artificial intelligence containing products across the
regulated healthcare industries [0.0]
規制分野への人工知能/機械学習(AI/ML)製品の導入は、新たな規制問題を引き起こす。
共通用語と理解の欠如は、混乱、遅延、製品失敗につながる。
製品開発における重要なステップとしてのバリデーションは、人々とプロセスの整合性を比較する機会を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T14:03:36Z) - GDPR Compliant Collection of Therapist-Patient-Dialogues [48.091760741427656]
我々は、欧州連合の一般データプライバシ規則の下で、精神医学クリニックでセラピストと患者との対話の収集を始める際に直面した課題について詳しく述べる。
本稿では、手順の各ステップの概要を述べ、この分野でのさらなる研究を動機付ける潜在的な落とし穴を指摘した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T15:51:10Z) - The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through
Simulation [81.72197368690031]
医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。
Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T10:38:09Z)
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。