論文の概要: Learning, Potential, and Retention: An Approach for Evaluating Adaptive AI-Enabled Medical Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04878v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 17:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.310869
• Title: Learning, Potential, and Retention: An Approach for Evaluating Adaptive AI-Enabled Medical Devices
• Title（参考訳）: 学習・可能性・保持 : 適応型AI医療機器評価のためのアプローチ
• Abstract要約: この研究は、医療機器の適応人工知能(AI)モデルを評価する際の課題に対処する。 学習(現在のデータに対するモデル改善)、ポテンシャル(データセット駆動のパフォーマンスシフト)、保持(修正ステップ間での知識保存)の3つの相補的な測定による新しいアプローチを導入する。 シミュレーションされた人口シフトを用いたケーススタディでは、アプローチの有用性が示され、急激なシフトでは可塑性と安定性のトレードオフが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2975420753582028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses challenges in evaluating adaptive artificial intelligence (AI) models for medical devices, where iterative updates to both models and evaluation datasets complicate performance assessment. We introduce a novel approach with three complementary measurements: learning (model improvement on current data), potential (dataset-driven performance shifts), and retention (knowledge preservation across modification steps), to disentangle performance changes caused by model adaptations versus dynamic environments. Case studies using simulated population shifts demonstrate the approach's utility: gradual transitions enable stable learning and retention, while rapid shifts reveal trade-offs between plasticity and stability. These measurements provide practical insights for regulatory science, enabling rigorous assessment of the safety and effectiveness of adaptive AI systems over sequential modifications.
• Abstract（参考訳）: この研究は、医療機器の適応人工知能(AI)モデルを評価する際の課題に対処する。 学習(現在のデータに対するモデル改善)、ポテンシャル(データセット駆動型パフォーマンスシフト)、保持(修正ステップ間での知識保存)の3つの相補的な手法を導入し、モデル適応による性能変化を動的環境と比較した。 段階的な移行は安定した学習と維持を可能にし、急激なシフトは可塑性と安定性の間のトレードオフを明らかにする。 これらの測定は、規制科学の実践的な洞察を与え、逐次的な修正よりも適応型AIシステムの安全性と有効性を厳格に評価することを可能にする。

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