KI-Anwendungen gesetzeskonform entwickeln
Weiterbildung
10.05.2022
09:00 - 13:00 Uhr
Online
MedicalMountains GmbH (AGBs)
Daniel Reinsch - Johner Institut GmbH
Künstliche Intelligenz
Medizintechnik
260,00 Euro zzgl. MwSt.
Mitglieder erhalten 10% Rabatt
25.04.2022
Ansprechpartner
Melanie Gebel
Veranstaltungsmanagement
Telefon: +49 7461 / 9697 2163
Mobil: +49 152 / 3623 7902
Telefax: +49 7461 / 9697 219
E-Mail: gebel@medicalmountains.de
Denise Zimmermann
Projekt-Assistenz
Telefon: +49 7461 / 9697 2161
Telefax: +49 7461 / 9697 219
E-Mail: zimmermann@medicalmountains.de
Nur noch telefonische Anmeldung unter der Rufnummer +49 7461 9697210 möglich.
Zielgruppe
Dieses Seminar wendet sich an Entwickler*innen, Data Scientists, Regulatory Affairs und Qualitätsmanager*innen sowie Clinical Affairs Manager*innen.
Inhalte
Immer mehr Hersteller verwenden Verfahren der künstlichen Intelligenz, insbesondere des Machine Learnings (ML), in ihren Medizinprodukten. Allerdings gibt es derzeit für den Einsatz dieser Verfahren keine spezifischen gesetzlichen Vorgaben. Zudem fehlen den Herstellern und Benannten Stellen harmonisierte Normen. Daher greifen beide auf den KI-Leitfaden des Johner Instituts zurück. In diesem Seminar vermittelt der Referent,
- wie bestehende regulatorische Anforderungen auf ML-basierte Produkte übertragen werden können
- welche Normen und Guidelines aus anderen Domänen angewendet werden können
- welche Risiken speziell beim Einsatz von ML-Verfahren bestehen
- über welche Möglichkeiten die Hersteller verfügen, um diese Risiken zu beherrschen
- welche Erwartungen Benannte Stellen an die Hersteller haben (Pre- und Post-Market)
- wie Hersteller mit bestehenden KI-Leitfäden arbeiten, um die Konformität nachzuweisen.
Das Seminar besteht aus einem Präsentationsteil und einem Teil, bei dem der Referent für Fragen und Hilfestellungen bei der Entwicklung und Zulassung konkreter Produkte bereitsteht.
Themenüberblick
- Regulatorische Probleme bei Audits zu vermeiden
- Mit Auditoren und Prüfern auf Augenhöhe zu kommunizieren
- Probleme mit der Zulassung der Produkte zu minimieren
- Aufwände und Kosten bei der Datenerhebung und Entwicklung senken
Vorkenntnisse
Nicht erforderlich, außer Kenntnisse von Machine-Learning-Verfahren bei technischen Diskussionen.