Can Standards and Regulations Keep Up With Health Technology?
Notice bibliographique
Résumé
Technology is changing at a rapid rate, opening up new possibilities within the health care domain. Advances such as open source hardware, personal medical devices, and mobile phone apps are creating opportunities for custom-made medical devices and personalized care. However, they also introduce new challenges in balancing the need for regulation (ensuring safety and performance) with the need to innovate flexibly and efficiently. Compared with the emergence of new technologies, health technology design standards and regulations evolve slowly, and therefore, it can be difficult to apply these standards to the latest developments. For example, current regulations may not be suitable for approaches involving open source hardware, an increasingly popular way to create medical devices in the maker community. Medical device standards may not be flexible enough when evaluating the usability of mobile medical devices that can be used in a multitude of different ways, outside of clinical settings. Similarly, while regulatory guidance has been updated to address the proliferation of health-related mobile phone apps, it can be hard to know if and when these regulations apply. In this viewpoint, we present three examples of novel medical technologies to illustrate the types of regulatory issues that arise in the current environment. We also suggest opportunities for support, such as advances in the way we review and monitor medical technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,183 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,049 |
| Communication savante | 0,031 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».