Responsabilitatea utilizării inteligenței artificiale în spitale trece de la autorități la medici

Reglementarea AI în sănătate: un obstacol sau o oportunitate pentru inovație?!

Urmăriți mai mult: TechReg Talks with Douglas Grimm of ArentFox Schiff and Doug McCormack of Acumen Partners Povestea convenţională despre inteligenţa artificială de sănătate este că reglementarea sloturi inovaţie. Reducerea creșterii reglementărilor, acest argument merge, și mai multe startup-uri pot intra pe piață, spitalele pot adopta noi instrumente mai repede și clinicienii pot avea acces la o tehnologie mai bună.

Dar structura emergentă de sănătateCare AI sugerează ceva mai complicat. Pe măsură ce Administrația Alimentelor și Medicamentelor (FDA) slăbește unele forme de supraveghere frontală, nu este necesar să se elimine costurile regulate. Le mută.

Disfuncţia nu dizolvă concentraţia.

S-a mutat în centrul atenției, a declarat Douglas Grimm, partener și asistentă medicală co-conducător la ArentFox Schiff, la Acumen Partners, fondator al companiei PYMNTS.

Abordarea mai ușoară a FDA este axată în primul rând pe instrumente de susținere a deciziilor clinice cu risc mai scăzut, mai degrabă decât AI direct implicate în diagnostic sau tratament. Sistemele cu acuitate mai mare rămân supuse unei supravegheri mai ample.

Prin urmare, presiunea pentru organizațiile de sănătate care integrează soluții tehnologice de inovare trece de la abordarea pre-piață la guvernanța spitalului, disponibilitatea ligației și monitorizarea continuă.

„Concentrează-te pe supravegherea ulterioară pieţei, pe monitorizarea în timp real, şi apoi caută să vadă cum poate decurge modelul,” a afirmat Grimm.

„Nu e static.” Costul de conformitate AI este Devenirea continuă peste Healthcare AI nu are ca un dispozitiv medical convențional. Performanţa se poate schimba pe măsură ce populaţiile pacienţilor, intrările de date şi configuraţiile software evoluează. Pentru spitale, achiziţionarea unui instrument AI creează obligaţia de a-l guverna pe tot parcursul ciclului său de viaţă. Sistemele de sănătate nu trebuie doar să presupună dacă un produs funcționează atunci când este achitat, ci și dacă continuă să funcționeze în condiții de siguranță între populații și medii clinice.

De ce adoptarea inteligenței artificiale în sănătate rămâne atât de limitată?

FDA are sunet pentru a face mai ușor AI adaptiv pentru a actualiza prin planuri prestabilite de control al schimbării, sau PCCS. Aceste planuri permit producătorilor să descrie în avans anumite modificări viitoare ale produsului, reducând necesitatea de a reveni la agenție după fiecare actualizare.

„PCCP este un fel de reducere pentru a intra în ușă,” a spus Grimm.

Adoptarea rămâne limitată, altfel Grimm a remarcat că utilizarea a crescut de la aproximativ 2% la 10% în ultimul an. De-a lungul timpului, planurile ar putea oferi producătorilor mai multă flexibilitate pentru a îmbunătăți produsele fără a reporni în mod repetat procesele de oportunitate.

Dar adoptarea de către broker a modelului ciclului de viață al PCPC transformă, de asemenea, conformitatea dintr-o excepție episodică într-un cost de funcționare recurs.

Sub modelul de supraveghere, acesta devine un cost continuu pe care firmele trebuie să-l suporte şi să continue să sprijine criza ciclului de viaţă, a afirmat McCormack.

Acesta este un cost pe care firmele mari îl pot absorbi.

Dar este ceva mult mai dificil pentru dezvoltatorii mai mici, companiile înfiinţate, pentru a prelua. Monitoring for model drift requirements engineering talents, quality- management systems and supported access to clinical performance data.

Întreprinderile mari pot distribui aceste investiții în mai multe produse și vameșe, dar startup-urile ar putea fi nevoite să construiască capacități sofisticate de monitorizare înainte ca acestea să se întoarcă pentru a le sprijini.

Buzunarele adânci sunt cea mai bună protecție împotriva Există doctrine legale care au fost dezvoltate pentru droguri și dispozitive medicale convenționale, nu software care pot evolua după implementare.