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由 Frank Schadt, IMT Switzerland
人工智能算法在医疗技术中具有巨大的潜力。匿名治疗数据可以被浓缩为治疗建议。设备诊断可以得到改善，使用寿命可以延长。此外，控制和监管任务已经部分被神经网络、决策树和类似方法接管。
然而，医疗技术对人工智能和机器学习系统也提出了很高的要求。错误的决策可能会产生严重的后果。神经网络的行为可能比人类开发的算法更难以预测。迫切需要监管指南以确保医疗技术中人工智能系统的安全性。因此，瑞士IMT信息管理技术股份公司（Swiss IMT Information Management Technology AG）来自布赫斯的员工自年初以来一直在IEC PT63450标准委员会工作——“人工智能驱动的医疗设备——技术验证和确认的方法”
医疗设备中嵌入式设备的处理器性能通常比多媒体个人电脑或生产设施低几个数量级。因此，嵌入式系统中的典型处理器通常不够强大，无法处理复杂的学习任务。然而，如果个人电脑或服务器负责训练，那么许多流行的人工智能算法可以很容易地集成到这些设备中。这是因为在大多数情况下，训练的计算强度远高于后续的应用（推理）。
这适用于人工神经网络（ANNs），以及支持向量机、决策树和许多其他模型。贝叶斯网络是一个反例：在这里，推理同样计算密集。这是因为条件概率必须通过对多个变量进行数值积分来计算。
