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FDA 국장, 헬스케어 분야에서의 AI를 위한 큰일을 예견하다?

Academy Health의 2018 년 Health Datapalooza에서 미국 식약청 (Food and Drug Administration)은 건강관리 분야에서 인공 지능에 대한 자신감을 표명하고 규제에 대한 보다 세분화 된 전략을 발표했으며, 인공 지능 혁신을 위한 IT 인큐베이터를 선전하고 하버드 대학과 새로운 기계 학습 파트너십을 발표했다.

FDA의 Scott Gottlieb 국장은 "우리는 인공 지능 검토에 대한 새로운 접근법을 구현하고 있다. 한 예로, 그는 올해 초 AI 알고리즘을 사용하는 새로운 임상 의사 결정 지원 소프트웨어에 대한 기관의 승인을 지적하여 신경 혈관 전문가에게 기존 기술보다 빠르게 뇌 손상을 경고하도록 했다.

"AI는 미래의 의학에 대한 엄청난 약속을 지니고 있으며, 우리는 이 공간에서의 혁신을 촉진하고 AI 기반 기술의 사용을 지원하기 위한 새로운 규제 체제를 적극적으로 개발 중이다."라고 Gottlieb 국장은 말했다. "따라서 우리가 기업의 기본 품질에 중점을 둔 Pre-Cert 프로그램을 적용 할 때 우리는 기계 학습의 가장 큰 이점 중 하나를 설명 할 것이다. 사용되는 동안 계속 학습하고 개선 할 수 있다." 그렇게 함으로써 회사들은 매번 제출할 필요 없이 회사가 장치를 약간 변경하는 것으로 대체할 수 있다고 말했다.

FDA는 또한 규제 프레임 워크와 소프트웨어 검증 툴이 "급속도로 진보하는 이 분야의 독특한 속성에 보조를 맞추기에 충분히 융통성을 갖도록" 보장 할 계획이라고 Gottlieb 국장은말했다.그는 "여전히 적절한 가드레일을 환자에게 제공해야 한다"고 강조했다. "혁신을 위한 새로운 국경이 열려도 우리는 이러한 소설 기술이 안전성과 효과성에 대한 우리의 기준을 충족시킴으로써 환자들에게 이익을 줄 수 있는지 확인해야한다."라고 언급했다.

Gottlieb 국장은 이미 AI 기기 플랫폼을 사용하고 있는 금융과 같은 다른 산업에서 파생 된 기술에 이르기까지 이미징 기기에서부터 승인을 받기 위해 계속해서 증가하고 있는 인공 지능 건강 관리 툴을 기대하고 있다고 Gottlieb 국장은 말했다."

FDA의 규제 접근법은 실제 데이터가 흐르는 방식에 초점을 맞출 것이라고 그는 말했다. "이것은 병리학 슬라이드, 전자 의료 기록, 웨어러블 기기 및 보험 청구 데이터의 구조화되고 비 구조화 된 데이터를 포함하며, 이 데이터를 AI 기기의 개발 및 검증에 사용하는 방법을 더 잘 이해하고 잠금을 해제하고자한다.“이를 위해 Information Exchange and Data Transformation 또는 INFORMED라고 불리 우는 FDA의 내부 데이터 과학 인큐베이터에서 지속적인 연구를 할 것이라고했다.

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관련URL : http://www.mobihealthnews.com/content/fda-chief-sees-big-things-ai-healthcare

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