Encadrement des avantages
LEA : Publication des rapports bisannuels du conseil national de l’ordre des infirmiers et de celui des sages femmes Comme le prévoit l’article L. 1453-14 du Code de la santé publique,
DM – Dispositifs médicaux avec intelligence artificielle
Actualité
« Fluidifier les relations avec les industriels » tel est l’objectif du projet de grille d’analyse des algorithmes contenus dans les dispositifs médicaux (DM) soumis à consultation publique jusqu’au 15 janvier 2020 par la Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des technologies de santé (CNEDIMTS) de la Haute Autorité de santé (HAS), commission chargée d’évaluer les DM en vue de leur remboursement par l’Assurance maladie.
Face à la multiplication des dossiers de dispositifs médicaux connectés, la HAS a décidé de compléter ses outils d’évaluation pour pouvoir faire face aux demandes d’évaluation des DM qui embarquent des algorithmes auto-apprenants.
Le projet de grille comporte 36 items couvrant huit catégories de critères clés : la finalité d’usage, l’apprentissage, les données d’entrée d’apprentissage initial ou de réapprentissage, les données d’entrée impliquées dans la décision, la performance, la validation, la résilience du système et l’explicabilité. Cette grille évitera aux industriels les allers-retours avec la HAS et une évaluation plus rapide du DM.
Les industriels du secteur peuvent se rassurer, les critères de cette grille ne porte que sur la partie algorithme du produit qu’il soit construit par apprentissage ou auto-apprenant, la HAS ayant précisé qu’il ne lui appartenait pas de comprendre le modèle mathématique de l’algorithme. L’évaluation reste, comme pour les autres DM, une évaluation clinique : le but est de s’assurer que le résultat clinique ne se dégrade pas dans le temps. Tout avis restera donc réversible puisque la période quinquennale de validité de l’évaluation pourra être réduite à partir des données de vie réelle. D’où l’importance pour les entreprises du secteur de prendre part à cette consultation afin éventuellement de donner un avis, voire proposer une modification, au sujet des caractéristiques essentielles des systèmes décisionnels s’appuyant sur des procédés d’apprentissage automatique embarqués dans les DM.
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