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人工智慧醫療器材軟體法規與查驗登記之研究：以一新創公司為例

為了解決醫療器材臨床試驗計 畫 案申請須知的問題，作者楊智宇 這樣論述：

國內尿毒症病人人口逐年增加，台灣接受血液透析治療 (Hemodialysis，HD，洗腎) 的人數在2019年已超過九萬人，健保補助年度支出已超過五百億元。洗腎是延續末期腎病者生命的必要治療，然而洗腎病人在洗腎過程中好發不良事件，輕者不適，重者心臟驟停。透析過程中低血壓的發生率約為25% (定義為透析中收縮壓下降20毫米汞柱)，已知透析低血壓增加透析病人的死亡率。過去的研究僅以洗腎生理數據預測洗腎過程中低血壓的發生。然而，其他如搔癢、肌肉痙攣、下肢疼痛、高血壓、頭暈、嘔吐等洗腎的不良反應，均為腎友身體存在潛在問題的警訊。迄今仍無血液透析儀器整合演算法可即時(real-time)警示並輔助醫護

人員在洗腎過程中提前一步應對這些不良事件。本團隊所開發的洗腎不良事件人工智慧預測系統，關鍵技術為非均勻時間序列數值的演算法、整合血液透析機器數值輸出以及護理人員護理紀錄、再利用雲端運算與機器學習，即時監測洗腎病人的生理狀況、預警醫護人員並輔助醫護人員進行透析參數調整。人工智慧醫療器材軟體(software as a medical device；SaMD)為近年快速發展的新興技術，IMDRF (International Medical Device Regulatory Forum；國際醫療器材法規論壇)將SaMD產品定義為『不須為醫療器材硬體之一部分，可執行一個以上的醫療用途之軟體』。此新

興技術的法規管理與查驗登記仍是現在進行式，國內外的主管單位仍持續動態調整醫療器材軟體SaMD的法規管理與查驗登記，SaMD產品相關法規的制定宜趕上此新興技術的發展進度。本研究針對醫療器材軟體SaMD的法規管理與查驗登記，蒐集美國與我國的相關資料，並以本校李光申講座教授所領導新創的陽明智慧樂齡國際生醫科技股份有限公司為例，以其首要開發案『即時預測洗腎過程不良事件的決策輔助系統』，進行技術開發與商業發展里程碑的規劃，以符合美國Food and Drug Administration所特別強調的機器學習優良規範(good machine learning practice；GMLP)，以及真實世界表

現績效(real-world performance；RWP)。