GOST R 59921.5-2022 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов - Стандарты и спецификации PDF

GOST R 59921.5-2022
Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов

Стандартный №
GOST R 59921.5-2022
Дата публикации
2022
Разместил
Gosstandart of Russia
Последняя версия
GOST R 59921.5-2022
 

сфера применения
Настоящий стандарт устанавливает общие требования к структуре и порядку применения наборов данных, которые используют на этапах разработки системы искусственного интеллекта (СИИ), включая обучение и внутреннее тестирование алгоритмов искусственного интеллекта, ее эксплуатации, а также внешнего тестирования (аналитическая и клиническая валидация). Настоящий стандарт определяет методологическую основу для процесса подготовки и применения наборов данных, которые используют на этапах разработки, тестирования и эксплуатации систем искусственного интеллекта

GOST R 59921.5-2022 История

  • 2022 GOST R 59921.5-2022 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов
Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов

стандарты и спецификации

GOST R 71674-2024 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Набор данных в формате DICOM для тестирования алгоритмов. Методы обезличивания набора данных ISO/TR 24291:2021 Информатика здравоохранения. Применение технологий машинного обучения в визуализации и других медицинских приложениях GOST R 59921.3-2021 Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 3. Управление изменениями в системах искусственного интеллекта с непрерывным обучением ISO/IEC 5259-2:2024 Искусственный интеллект — Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML) — Часть 2: Меры качества данных CAN/CIOSC 101:2019(C2021 Этический дизайн и использование автоматизированных систем принятия решений ANSI/AAMI EC57-1998 Тестирование и отчетность о результатах работы алгоритмов измерения сердечного ритма и сегмента ST IEEE 2894-2024 Руководство IEEE по архитектурной структуре для объяснимого искусственного интеллекта ISO/IEC TS 12791:2024 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Лечение нежелательной систематической ошибки в задачах машинного обучения классификации и регрессии PD CEN/CLC ISO/IEC/TS 12791:2024 Информационные технологии — Искусственный интеллект — Обработка нежелательного смещения в классификационных и регрессионных задачах машинного обучения



© 2025. Все права защищены.