論文の概要: FDA AI Search: Making FDA-Authorized AI Devices Searchable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00006v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 20:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-15 22:19:29.070958
• Title: FDA AI Search: Making FDA-Authorized AI Devices Searchable
• Title（参考訳）: FDAのAI検索:FDA公認のAIデバイスを検索可能に
• Authors: Arun Kavishwar, William Lotter,
• Abstract要約: 1200以上のAI対応医療機器が米国FDAからマーケティング認可を受けている。 FDAのデータベースには、限られたメタデータと検索不可能な要約PDFしか含まれていない。 我々はFDA認可のAI対応デバイスのセマンティッククエリを可能にするウェブサイトであるFDA AI Searchを開発している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over 1,200 AI-enabled medical devices have received marketing authorization from the U.S. FDA, yet identifying devices suited to specific clinical needs remains challenging because the FDA's databases contain only limited metadata and non-searchable summary PDFs. To address this gap, we developed FDA AI Search, a website that enables semantic querying of FDA-authorized AI-enabled devices. The backend includes an embedding-based retrieval system, where LLM-extracted features from authorization summaries are compared to user queries to find relevant matches. We present quantitative and qualitative evaluation that support the effectiveness of the retrieval algorithm compared to keyword-based methods. As FDA-authorized AI devices become increasingly prevalent and their use cases expand, we envision that the tool will assist healthcare providers in identifying devices aligned with their clinical needs and support developers in formulating novel AI applications.
• Abstract（参考訳）: FDAのデータベースには限定的なメタデータと検索不能な要約PDFしか含まれていないため、特定の臨床ニーズに合ったデバイスを特定することは依然として難しい。 このギャップに対処するため、FDA認可のAI対応デバイスのセマンティッククエリを可能にするウェブサイトであるFDA AI Searchを開発した。 バックエンドには埋め込みベースの検索システムが含まれており、LLMが抽出した認証サマリーから抽出した機能をユーザクエリと比較して、関連するマッチを見つける。 本稿では,キーワードベースの手法と比較して,検索アルゴリズムの有効性を定量的かつ定性的に評価する。 FDAが認可したAIデバイスが普及し、そのユースケースが拡大するにつれて、このツールは、医療提供者が臨床ニーズに沿ったデバイスを識別し、開発者が新しいAIアプリケーションを定式化する支援をすることを期待している。

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