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「医療機器におけるGood Machine Learning Practice(GMLP)の１０の指針原則」（日本語版）」 の Reference Pageへのアップロード(Japanese Version) Good Machine Learning Practice(GMLP) for Medical Device Development: Guiding Principles October 2021 (in Joint US FDA/Health Canada/UK MHRA) : Refer from the GAMP® 5/ 2nd Edition Appendix D11 AI/ML
今回は、「医療機器におけるGood Machine Learning Practice(GMLP)の１０の指針原則」の（日本語版）」 の Reference Pageへのアップロードとその内容を掲載した News Vol.5 No3.（本News）のお知らせです。
本１０指針原則は、2021年 10月にUS FDA/Health Canada/UK MHRAの３か国規制当局が連携して制定したものであり、オリジナルの発出情報は、HiroPharma News Vol.3 No.8でもすでにお知らせしているものです。
なお、昨年発刊されました、GAMP® 5/ 2nd Edition（HiroPharma News Vol.4 No.6 参照）の Appendix D11: AI/MLからも参照されてることから、今回その（日本語版）を作成して [Reference Page]にアップ致しました。
AI/ML + GMLPのご理解のためのご参考になりましたら幸いです。
Good Machine Learning Practice(GMLP) for Medical Device Development: Guiding Principles October 2021 (in Joint US FDA/Health Canada/UK MHRA) : Refer from the GAMP® 5/ 2nd Edition Appendix D11 AI/ML
[Reference]
https://www.fda.gov/media/153486/download
https://hiropharmaconsulting.com/news/2021/10/30/vol-3-no-8/
————— ( GAMP 5 2nd Edition / Appendix D11 AI/ML) ——————————————–
[GAMP 5 / 2nd Edition : Appendix D11 AI/ML Section 31.3.3.2]
31.3.3.2 Model Design and Selection
A ML model is selected based upon the question it is expected to answer (see Guiding Principle 6 in Joint US FDA/Health Canada/UK MHRA Good Machine Learning Practice for Medical Device Development: Guiding Principles [78]). Common types of models include:
- Classification – categorize data into two or more classes
- Clustering – recognize patterns by attribute to determine targeted action
- Outlier – identify anomalous data
- Forecasting – analyze patterns to predict the future