تُرجمت هذه الصفحة تلقائيًا من اللغة التركية. اقرأ النص الأصلي

هذه الصفحة ملخص باللغة التركية أُعدّ بمساعدة الذكاء الاصطناعي لدراسة قُدّمت في المؤتمر العالمي السادس والعشرين للطب النفسي. تعود ملكية الدراسة إلى المؤلفين الذين قدّموها؛ وللاستشهاد بها، يُرجى الرجوع إلى المصدر الأصلي.

ملصق آخرالطب النفسي الرقمي والذكاء الاصطناعيتطوير إطار تنظيمي

إطار تنظيمي للذكاء الاصطناعي ذي التعلّم المستمر في متابعة اضطرابات المزاج: اعتماد MoodMon بموجب اللائحة الأوروبية للأجهزة الطبية

REGULATORY FRAMEWORK FOR CONTINUOUSLY LEARNING AI IN AFFECTIVE DISORDER MONITORING: MOODMON CERTIFICATION UNDER THE EUROPEAN MEDICAL DEVICE REGULATION (ID 3910)

مقدّم العرض: Fernando S. Seoane

البلد: Sweden

المؤسسة: Institute of Psychiatry and Neurology, Psychiatric Outpatient Clinic

أظهر إطار AEGIS، القائم على معايير محددة مسبقًا لضبط التغييرات، إمكانية اعتماد الذكاء الاصطناعي ذي التعلّم المستمر مع الحفاظ على الامتثال للائحة الأجهزة الطبية MDR، وقد قبلته الهيئة المُخطَرة ضمن ملف اعتماد MoodMon من الفئة IIa.

الهدف هو تطوير نهج تنظيمي يضمن استمرار امتثال الذكاء الاصطناعي ذي التعلّم المستمر للائحة الأوروبية للأجهزة الطبية (Medical Device Regulation, MDR) عند استخدامه في متابعة اضطرابات المزاج. ويصف الملصق العلمي المعضلة التنظيمية المتمثلة في أن كل دورة لإعادة التدريب قد تُعدّ، بموجب MDR، تعديلًا جوهريًا (major modification) يستلزم إعادة اعتماد كاملة، مما يجعل استخدام الذكاء الاصطناعي التكيّفي في الأجهزة المعتمدة متعذرًا عمليًا. ويضع إطار AEGIS (Adaptive Engine Governance and Integrity Safeguards؛ حوكمة المحرّك التكيّفي وضمانات السلامة والتكامل) الذي جرى تطويره معايير محددة مسبقًا لضبط التغييرات في كل دورة لإعادة التدريب، ويتواءم مع مفهوم خطة ضبط التغييرات المحددة مسبقًا (Predetermined Change Control Plan, PCCP) في لائحة الأجهزة الطبية للاتحاد الأوروبي، ومع نهج إدارة الغذاء والدواء الأمريكية FDA تجاه الأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتتألف الدورة من أربع خطوات: جمع ملاحظات الأطباء المعالجين وبيانات المرضى الجديدة، وإعادة تدريب النماذج على مستوى السكان والنماذج الخاصة بكل مريض دوريًا، والتحقق من استقرار الخوارزميات وفق عتبات الحساسية والنوعية المستمدة من بيانات الدراسة السريرية (إذ يُعدّ التحديث الذي يبقى ضمن الحدود تغييرًا طفيفًا ويُسمح بالمضي فيه، أما التحديث الذي يتجاوزها فيقع خارج نطاق المعايير)، والترصّد بعد طرح الجهاز في السوق للتحقق من بقاء نتائج إعادة التدريب ضمن نطاق الأداء المحدد مسبقًا. ويستند الأساس السريري إلى دراسة أُجريت على 75 مريضًا باضطراب ثنائي القطب (BD): بلغت الحساسية في مجمل البيانات 86,6% والنوعية 98,59%؛ ولدى المرضى الذين أرسلوا ما لا يقل عن 50% من التسجيلات الصوتية المتوقعة، ارتفعت الحساسية إلى 95,38%، بينما بقيت النوعية عند مستوى 98,6%. وقد أُدرج إطار AEGIS في ملف اعتماد MoodMon من الفئة IIa، وقبلته الهيئة المُخطَرة (Notified Body). ويشير المؤلفون إلى أن هذا الإطار يوفّق بين الحاجة إلى التخصيص التكيّفي ومتطلبات الاعتماد بموجب MDR، وأن العوائق التنظيمية تؤثر بصورة غير متناسبة في المناطق المحرومة من الخدمات، حيث يبلغ النقص في القوى العاملة في الطب النفسي أشدّه، وأن وجود مسار واضح للاعتماد يدعم الإنصاف في الوصول من الناحيتين الجغرافية والاجتماعية الاقتصادية.

الانتقال إلى الملصق الأصلي

كيف يُستشهد بهذه الدراسة؟

APA 7: Seoane, F. S., Sochacka, M., Sokół-Szawłowska, M., & Abtahi, F. (2026, September 23-26). Regulatory framework for continuously learning ai in affective disorder monitoring: moodmon certification under the european medical device regulation (id 3910) [Poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2256

Vancouver: Seoane FS, Sochacka M, Sokół-Szawłowska M, Abtahi F. Regulatory framework for continuously learning ai in affective disorder monitoring: moodmon certification under the european medical device regulation (id 3910) [poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2256

أُنشئت أسماء المؤلفين وصيغة العنوان تلقائيًا من نظام المؤتمر؛ يُرجى مقارنتها بالملصق الأصلي قبل استخدامها.

جميع ملخصات WCP 2026

Sitenin son güncellemesi: 8 Kasım 2026 · Site editörü: Doç. Dr. Alişan Burak Yaşar, info@alisanburak.com