人工智能医疗器械用数据集管理与评价方法研究

摘要

数据集是人工智能(Artificial Intelligence,AI)医疗器械研发、训练、验证、优化的重要资源,是产业链上游影响产品质量的重要因素.在人工智能医疗器械产业起步的关键时期,如何规范和引导企业、医院、第三方机构等社会力量建设与管理数据集,关系到行业的长远健康发展与持久繁荣,关系到人工智能医疗器械产品的有效性、安全性和风险性,也关系到我国海量医学数据红利能否释放.国内外对于人工智能医疗器械用数据集的管理与评价尚未建立专业标准,缺乏专用的可操作的方法体系.本文结合数据集建设实践经验,对人工智能医疗器械用数据集管理与评价策略提出具体的建议,从医疗器械质量评价与生产质量管理体系的视角明确具体的工作流程与方法要求,旨在帮助行业加强对数据集质量管理的重视,通过对其质量管理体系的科学管理,确保和提升人工智能医疗器械产品质量.