ISO TR 24291-2021 Health informatics — Applications of machine learning technologies in imaging and other medical applications

Документ «ISO TR 24291-2021» посвящён применению технологий машинного обучения в области медицинской визуализации и других медицинских приложений. Основное назначение данного технического отчёта заключается в стандартизации методов и подходов, которые могут быть использованы для разработки и оценки систем на основе машинного обучения в здравоохранении. Он служит ориентиром для производителей, лабораторий и регулирующих органов, обеспечивая единые стандарты качества и безопасности.

Ключевые регламентируемые аспекты документа охватывают методы машинного обучения, включая алгоритмы, параметры настройки и требования к процессам валидизации. В TP 24291-2021 приведены рекомендации по минимизации рисков, связанных с обработкой медицинских изображений и данных, получаемых с помощью алгоритмов машинного обучения. Стандарт также описывает условия испытаний, подходы к классификации и измерениям, важным для обеспечения точности и надежности выводов.

Целевой аудиторией данного документа являются разработчики медицинских технологий, исследовательские лаборатории и органы контроля, которые стремятся внедрить стандартизированные подходы к использованию машинного обучения в клинической практике. Благодаря чётким рекомендациям, пользователи могут достаточно эффективно реализовывать машины обучающие решения, соответствующие современным требованиям безопасности и эффективности.

Практическое значение стандарта связано с его влиянием на качество и безопасность медицинских технологий, а также на условия труда специалистов в области здравоохранения. Соответствие рекомендациям ISO TR 24291-2021 может способствовать повышению совместимости и надежности систем, основанных на машинном обучении, что, в свою очередь, способствует улучшению результатов диагностики и лечения пациентов.

В последнем обновлении документа добавлены аспекты касательно новых методов оценки рисков и требований к обучающим наборам данных, что отражает текущие тенденции в области технологий машинного обучения. Эти изменения призваны адаптировать стандарт к быстро меняющимся реалиям медицинских технологий, повышая его актуальность и применимость в клинической практике.