近年来随着新一代人工智能技术的快速发展,采用深度学习技术的医疗器械软件日益增多。为应对深度学习技术带来的监管挑战,并为相应医疗器械软件注册申报提供专业建议,我中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点(以下简称审评要点,详见附件)。   审评要点基于深度学习技术特点,结合软件的预期用途、使用场景和核心功能,重点关注软件的数据质量控制、算法泛化能力和临床使用风险。   审评要点采用基于风险的全生命周期管理方法考虑软件技术审评要求,包括需求分析、数据收集、算法设计、验证与确认、软件更新等内容,涵盖算法性能评估、临床评价、网络与数据安全等要求。   在软件更新方面,审评要点明确软件版本命名规则应涵盖算法驱动型和数据驱动型软件更新,并应列举重大软件更新的全部典型情况。轻微数据驱动型软件更新可通过质量管理体系控制,无需申请注册变更。   此外,审评要点还明确了非辅助决策软件、传统人工智能软件的要求以及第三方数据库、移动与云计算等考量。
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Agricultural Knowledge Graph 由于工作原因,该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考,项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。 相关工作请引用paper: AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537 项目介绍: 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。 该课题是由上海市农业委员会信息中心主持,以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标,充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力,重点建设上海市级农业农村大数据中心,促进信息资源的共建共享和创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院(以下简称华师大数据学院)作为课题主要参与单位以实现智慧农业为目标,探索农业大数据分析、挖掘和综合应用。华师大课题组在前期国家重点研发计划《大数据知识工程基础理论及其应用研究》研究基础上,在本项目中,基于碎片化农业大数据,构建面向智慧农业的知识图谱
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