2021-02: Transfer Learning: Regulatorische Fallen bei Medizinprodukten vermeiden

Je größer und leistungsfähiger insbesondere komplexe Deep Neural
Networks werden, desto wichtiger wird es, von den Vorteilen des
Transfer Learnings zu profitieren, um die Leistungsfähigkeit auch
nutzen und redundante Trainingsaufwände vermeiden zu können. Doch
Medizinproduktehersteller, die Verfahren des Machine Learnings
verwenden, müssen die regulatorischen Anforderungen der FDA, der
MDR, der IEC 62304 und anderer Vorgaben auch dann erfüllen, wenn
sie pre-trained Models verwenden. In der aktuellen Podcast-Episode
diskutieren die Professoren Haase und Johner den Sinn dieser
pre-trained Models, die Anwendbarkeit der Regularien und geben
Tipps, um diese zu erfüllen.