如何監管生成式人工智能(AI)器械是美國 FDA 新數字健康專家委員會于 11 月 20 日開始的為期兩天的首次會議的核心議題。
FDA 局長 Robert Califf 在會議上致開幕詞,指出 FDA 自 1995 年以來已收到 1000 多份支持 AI 的醫療器械的申請,300 多份包括 AI 成分的藥品和生物制品的申請,并且幾乎每件藥品申請都在開發過程中的某處使用了 AI。但他也警告指出,如果沒有適當的保障措施,AI 最終可能不會讓美國變得更健康。
Califf 表示,“我聽到越來越多的人擔心采納 AI 的標準幾乎存粹是出于財務考慮,”并警告表示美國農村地區可能會被排除在外。“臨床結局測量很難。除非非常認真地對待這些問題,并組建那些關心改善健康結局的人的聯盟,否則這項技術將以我們整體健康惡化為代價來提高利潤。”
生成式 AI 模仿輸入數據的結構和特征,以生成圖像、視頻、文本和其它數字內容等合成內容,在醫學領域的應用越來越廣泛。FDA 指出,這些 AI 支持的器械可以有各種預期用途,因此一般討論的考慮因素可能并不適用于所有支持生成式 AI 的器械。
哈佛大學助理教授 Pranav Rajpurkar 向專家委員會介紹了衡量生成式 AI 性能的困難。“讓我們感到非常興奮的事情之一是大型語言模型(LLM)能夠進行對話。這些系統的評估方式與這些系統在實踐中的預期使用方式之間存在很大差距。”
例如,他指出,目前對 LLM 的主要評估是回答醫學考試問題,研究表明 LLM 的表現優于人類,其它研究甚至表明 AI 的表現優于在 AI 輔助下的臨床醫生。
但 Rajpurkar 強調,LLM 并未接受過訓練來了解真實世界中的患者。真實世界中的醫生接待的患者不會了解醫學術語,在為患者做決定時,醫生也沒有提供多項選擇。
Rajpurkar 表示,“我們需要改變我們對評估的看法,以及如何進行對話式評估。”
FDA 呼吁專家會在兩天內重點討論與上市前性能評估、風險管理和上市后監測相關的三大類問題:
1. 應提供給 FDA 的與生成式 AI 相關的具體信息,以便評估生成式 AI 器械的安全性和有效性,尤其是,考慮到基礎模型會隨著實踐的推移而變化。
2. 可能需要哪些新的機會和控制措施來降低風險。“例如,與治理、訓練、反饋機制和真實世界績效評估相關的控制措施。”
3. FDA 還尋求討論上市后監測和評估的不同方面,這對于維護這些器械的安全性和有效性至關重要。
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