人工智能/机器学习工具用于体外诊断试验的市场后监测
Joanna Reniewicz1, Vinay Suryaprakash2, Justyna Kowalczyk1
1QIAGEN Wrocław, ul. Powstańców Śląskich 95, 53-332 Wrocław, Poland.
New biotechnology
|December 1, 2023
概括
像Huma.AI这样的人工智能 (AI) 平台显著改善了对医疗器械市场后监督的文献搜索. 人工智能工具比手动搜索更准确和更有效,提高了监管合规性.
科学领域:
- 医疗器械监管法规 医疗器械监管法规
- 在体外诊断器械设备.
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 市场后监测对于医疗器械的安全性和性能至关重要.
- 传统的手动文献搜索可能耗时且效率较低.
- 医疗器械法规和体外诊断医疗器械法规要求进行强有力的监测.
研究的目的:
- 为了比较人工智能平台 (Huma.AI) 与手动搜索文献检索的准确性和效率.
- 评估医疗器械和体外诊断器械市场后监测相关产品的检索情况.
主要方法:
- 使用手动搜索和Huma.AI平台进行了为期3年的比较研究.
- 在PubMed和PubMed中央进行的安全和性能数据搜索.
- 分析已识别的相关报告,准确率和时间要求.
主要成果:
- 在大多数情况下,Huma.AI发现了比手动搜索更相关的文章.
- 人工智能搜索的年准确率明显更高,更一致.
- 与手动方法相比,Huma.AI的搜索和分析时间显著缩短.
结论:
- Huma.AI平台更有效和高效地识别医疗器械监控中的相关文章.
- 人工智能技术为传统的手动文献搜索提供了优质的替代方案,以符合监管要求.
- 实施人工智能可以简化医疗和体外诊断设备的市场后监测流程.
