醫(yī)療器械軟件算法設(shè)計(jì)的審評(píng)要點(diǎn)

2019-10-23 15:35| 發(fā)布者: test4| 查看: 2626| 評(píng)論: 0

　　從“深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評(píng)要點(diǎn)”中，緣興醫(yī)療獲悉，醫(yī)療器械軟件算法設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)考慮算法選擇、算法訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、算法性能評(píng)估等活動(dòng)的質(zhì)控要求。建議數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，以提升算法可解釋性。

　　一、算法選擇。算法選擇應(yīng)當(dāng)明確所用算法的名稱、結(jié)構(gòu)（如層數(shù)、參數(shù)規(guī)模）、流程圖、現(xiàn)成框架（如Tensorflow、Caffe）、輸入與輸出、運(yùn)行環(huán)境、算法來源依據(jù)（或注明原創(chuàng)）等信息。同時(shí)應(yīng)當(dāng)明確算法選擇與設(shè)計(jì)的原則、方法和風(fēng)險(xiǎn)考量，如量化誤差、梯度消失、過擬合、白盒化等。

　　若使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，除上述內(nèi)容外還應(yīng)當(dāng)補(bǔ)充預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集構(gòu)建、驗(yàn)證與確認(rèn)等總結(jié)信息。

　　二、算法訓(xùn)練。算法訓(xùn)練需要基于訓(xùn)練集、調(diào)優(yōu)集進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，應(yīng)當(dāng)明確評(píng)估指標(biāo)、訓(xùn)練方法、訓(xùn)練目標(biāo)、調(diào)優(yōu)方法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線等要求。

　　評(píng)估指標(biāo)建議根據(jù)臨床需求進(jìn)行選擇，如敏感性、特異性等。訓(xùn)練方法包括但不限于留出法和交叉驗(yàn)證法。訓(xùn)練目標(biāo)應(yīng)當(dāng)滿足臨床要求，提供ROC曲線等證據(jù)予以證實(shí)。調(diào)優(yōu)方法應(yīng)當(dāng)明確算法優(yōu)化策略和實(shí)現(xiàn)方法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線應(yīng)當(dāng)能夠證實(shí)算法訓(xùn)練的充分性和有效性。

　　三、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)。網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)應(yīng)當(dāng)結(jié)合軟件的預(yù)期用途、使用場景和核心功能，基于保密性、完整性、可得性等網(wǎng)絡(luò)安全特性，確定軟件網(wǎng)絡(luò)安全能力建設(shè)要求，以應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)竊取等網(wǎng)絡(luò)威脅。相關(guān)要求詳見網(wǎng)絡(luò)安全指導(dǎo)原則。

　　此類軟件常見網(wǎng)絡(luò)威脅包括但不限于框架漏洞攻擊、數(shù)據(jù)污染，其中框架漏洞攻擊是指利用算法所用現(xiàn)成框架本身漏洞進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊，數(shù)據(jù)污染是指通過污染輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。

　　四、算法性能評(píng)估。算法性能評(píng)估作為軟件驗(yàn)證的重要組成部分，需要基于測試集對(duì)算法設(shè)計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，應(yīng)當(dāng)明確假陰性與假陽性、重復(fù)性與再現(xiàn)性、魯棒性/健壯性等評(píng)估要求，以證實(shí)算法性能滿足算法設(shè)計(jì)要求。

　　同時(shí)，應(yīng)當(dāng)分析算法性能影響因素及其影響程度，如采集設(shè)備、采集參數(shù)、疾病構(gòu)成、病變特征等因素影響，以提升算法可解釋性，并作為軟件驗(yàn)證、軟件確認(rèn)的基礎(chǔ)。

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