論文の概要: Regulatory Science Innovation for Generative AI and Large Language Models in Health and Medicine: A Global Call for Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07794v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 06:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 05:04:38.829524
• Title: Regulatory Science Innovation for Generative AI and Large Language Models in Health and Medicine: A Global Call for Action
• Title（参考訳）: 医療・医療におけるジェネレーティブAIと大規模言語モデルのための規制科学革新 : アクションのグローバルコール
• Authors: Jasmine Chiat Ling Ong, Yilin Ning, Mingxuan Liu, Yian Ma, Zhao Liang, Kuldev Singh, Robert T Chang, Silke Vogel, John CW Lim, Iris Siu Kwan Tan, Oscar Freyer, Stephen Gilbert, Danielle S Bitterman, Xiaoxuan Liu, Alastair K Denniston, Nan Liu,
• Abstract要約: 医療におけるジェネレーティブAI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の統合は、前例のない機会と課題を示している。 我々は,GenAI と LLM に基づく医療機器規制に対する TPLC アプローチの制約について論じる。 これは適応政策や規制サンドボックスを含む革新的なアプローチの基盤となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.124390106392742
• License:
• Abstract: The integration of generative AI (GenAI) and large language models (LLMs) in healthcare presents both unprecedented opportunities and challenges, necessitating innovative regulatory approaches. GenAI and LLMs offer broad applications, from automating clinical workflows to personalizing diagnostics. However, the non-deterministic outputs, broad functionalities and complex integration of GenAI and LLMs challenge existing medical device regulatory frameworks, including the total product life cycle (TPLC) approach. Here we discuss the constraints of the TPLC approach to GenAI and LLM-based medical device regulation, and advocate for global collaboration in regulatory science research. This serves as the foundation for developing innovative approaches including adaptive policies and regulatory sandboxes, to test and refine governance in real-world settings. International harmonization, as seen with the International Medical Device Regulators Forum, is essential to manage implications of LLM on global health, including risks of widening health inequities driven by inherent model biases. By engaging multidisciplinary expertise, prioritizing iterative, data-driven approaches, and focusing on the needs of diverse populations, global regulatory science research enables the responsible and equitable advancement of LLM innovations in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 医療における生成AI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の統合は、前例のない機会と課題の両方を示し、革新的な規制アプローチを必要としている。 GenAIとLLMは、臨床ワークフローの自動化から診断のパーソナライズに至るまで、幅広い用途を提供している。 しかし、非決定論的アウトプット、広範な機能、GenAIとLLMの複雑な統合は、TPLC(Total Product Life cycle)アプローチを含む既存の医療機器規制フレームワークに挑戦する。 本稿では,GenAI と LLM に基づく医療機器規制に対するTPLC アプローチの制約について論じ,規制科学研究における国際協力を提唱する。 これは、アダプティブポリシーや規制サンドボックスを含む革新的なアプローチを開発し、現実の環境でガバナンスをテストおよび洗練するための基盤となる。 国際医療デバイスレギュレータフォーラムで見られるように、国際調和は、固有のモデルバイアスによって引き起こされる健康上の不平等を拡大するリスクを含む、世界的な健康に対するLLMの影響を管理するために不可欠である。 多分野の専門知識に取り組み、反復的でデータ駆動的なアプローチを優先し、多様な人口のニーズに焦点を合わせることで、グローバルな規制科学研究は医療におけるLLMイノベーションの責任と公平な進歩を可能にします。

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