AI for Regulatory Affairs: Balancing Accuracy, Interpretability, and Computational Cost in Medical Device Classification
Created by
Haebom
저자
Yu Han, Aaron Ceross, Jeroen H. M. Bergmann
개요
본 논문은 의료 및 법률의 교차점에 있는 규제 업무에 AI 기반 자동화를 적용하는 연구이다. 제조업체가 규제 당국에 제품을 등록하는 첫 단계인 분류 작업에 초점을 맞추고 있으며, 시장 접근, 규제 심사, 그리고 궁극적으로 환자 안전에 중요한 역할을 한다는 점을 강조한다. 다양한 AI 모델(전통적인 기계 학습 알고리즘, 심층 학습 아키텍처, 대규모 언어 모델)을 의료 기기 설명 데이터셋에 적용하여 정확성, 해석 가능성, 계산 비용 세 가지 측면에서 평가한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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AI 기반 자동화를 통해 규제 업무의 효율성을 높일 수 있음을 시사한다.
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다양한 AI 모델의 성능을 비교 분석하여 최적의 모델 선택에 대한 근거를 제공한다.
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의료 기기 분류 작업의 정확성, 해석 가능성, 효율성을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시한다.
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한계점:
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사용된 데이터셋의 규모와 일반화 가능성에 대한 검토가 필요하다.
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특정 모델의 우수성을 보장하지 않고, 다양한 모델의 장단점을 비교 분석한 결과를 제시하는데 그친다.
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실제 규제 환경에 적용하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.
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해석 가능성(Interpretability) 평가 기준 및 방법에 대한 자세한 설명이 부족할 수 있다.
