Empfehlung: Künstliche Intelligenz in Medizinprodukten – Einblicke für QM-Beauftragte und Anwender in Gesundheitseinrichtungen

23 Mai

Der Artikel „Künstliche Intelligenz in Medizinprodukten: Herausforderungen und Lösungen für die klinische Bewertung“ im Blog der TÜV Rheinland Akademie bietet umfassende Einblicke in die Integration von KI in der Medizintechnik und die damit verbundenen Herausforderungen und Lösungen – ein Thema, das für QM-Beauftragte und Anwender in Gesundheitseinrichtungen von großer Bedeutung ist.

Schwerpunkte des Artikels:

  • Hintergrund und aktuelle Herausforderungen: Die Anforderungen der Medizinprodukte-Verordnung (MDR) und des EU AI Acts und ihre Bedeutung für die klinische Bewertung von KI-basierten Medizinprodukten.
  • Der Bewertungsprozess in der Praxis: Praktische Schritte und Verfahren zur Zertifizierung von KI-basierten Medizinprodukten
  • Klinischer Nutzen von KI-basierten Medizinprodukten: Methoden zur Definition und Nachweisführung des klinischen Nutzens.
  • Gemeinsame Herausforderungen und Lösungsansätze: Strategien zur Bewältigung typischer Herausforderungen wie Datenqualität und Algorithmustransparenz, um den sicheren Einsatz von KI-Systemen zu gewährleisten.
  • Zukünftige Entwicklungen mit dem ‘EU AI Act’ und MDR: Ein Ausblick auf kommende regulatorische Anforderungen und deren Auswirkungen.
  • Abschließendes Fazit und Handlungsempfehlungen: Zusammenfassung der wichtigsten Punkte und Empfehlungen für Hersteller.

Warum ist dieser Beitrag für Sie relevant?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Medizinprodukten bietet enorme Chancen, erfordert jedoch auch ein tiefes Verständnis der regulatorischen Anforderungen und der praktischen Anwendung. Für QM-Beauftragte bietet der Artikel wertvolle Einblicke in die Anforderungen und Verfahren zur klinischen Bewertung und Zertifizierung von KI-basierten Medizinprodukten.

Lesen Sie den vollständigen Artikel auf dem Blog der TÜV Rheinland Akademie und bleiben Sie informiert über die neuesten Entwicklungen und Anforderungen im Bereich der KI-basierten Medizintechnik.