SaMD
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本篇文章分享在NEJM上的重磅研究，利用AI技術從生物醫學訊號中推斷糖尿病患者在駕駛時的低血糖狀態。該研究填補了低血糖即時監測的缺口，提出了非侵入性的低血糖檢測解決方案。透過分析駕駛行為和視線/頭部運動數據，提取特徵並開發機器學習模型，成功偵測低血糖狀態。研究結果具有非常重要的醫療和交通安全意義。
近年來，人工智能與機器學習（AI/ML）技術快速發展，醫療設備數量呈現明顯增長趨勢。本文根據世界衛生組織國際臨床試驗註冊平臺（ICTRP）的臨床試驗數據進行全面分析，瞭解AI/ML SaMD的發展趨勢及地理分佈特徵，並強調了國際合作臨床試驗的必要性。
這份研究分享了使用AI進行醫療研究的流程，介紹了三角纖維軟骨複合體（TFCC）的定位、重要性，以及如何應用MRI和AI協助進行影像判讀進而降低患者痛楚。研究使用兩種卷積神經網絡進行深度學習模型的設計與訓練以預測TFCC損傷的機率。最後得出結論MRNet 框架較能夠檢測TFCC損傷並協助醫師準確診斷。
根據美國FDA的數據顯示，2023年的申請量是歷年最大，放射學領域是AI/ML-SaMD的醫材設備申請數持續穩定成長的科別。AI/ML-SaMD的醫材設備通過量預計將成長30％以上。放射科領域佔全部通過量的76%，估計2023年也將保持居冠。