训练数据评估软件如何选择
发布时间：
2021/09/15 00:00
数据驱动型更新是指仅由训练数据量增加而发生的算法更新。数据驱动型更新是否属于重大软件更新原则上以算法性能评估结果（基于相同的测试集和算法性能评估指标）为准，算法性能评估结果若发生显著性改变则属于重大软件更新，即算法性能评估结果与前次注册（而非前次更新）相比存在统计学差异，反之属于轻微软件更新。
第三方数据库可用于算法性能评估，但其类型、用途等情况各不相同，未必能够完全满足软件确认测试的要求。因此，使用第三方数据库进行软件确认测试，需评估其满足软件确认测试的充分性、适宜性和有效性。
算法训练需基于训练集、调优集进行训练和调优，考虑评估指标、训练方式、训练目标、调优方式、训练数据量-评估指标曲线等要求。
算法性能评估作为软件验证的重要组成部分，需基于测试集对算法设计结果进行评估，综合考虑假阴性与假阳性、重复性与再现性、鲁棒性/健壮性、实时性等适用评估要求，以证实算法性能满足算法设计目标，并作为软件验证、软件确认的基础。亦可基于第三方数据库（详见后文）开展算法性能评估。
除此之外，还需在人工智能医疗器械全生命周期过程中考虑数据安全问题，包括上市前设计开发阶段和上市后使用阶段。数据转移需明确转移方法、数据污染防护措施、数据销毁等要求。数据整理、数据集构建、算法训练、算法性能评估、软件验证等内部活动需在封闭或受控的网络环境下开展以防止数据污染。数据标注、软件确认等涉及外方的活动需明确数据污染防护措施，特别是在开放网络环境下。各数据库（集）均需进行数据备份，明确备份的方法、频次、数据恢复方法。数据采集、上市后使用需考虑医疗机构关于网络安全与数据安全的接口要求。
明确算法训练所用的评估指标、训练方式、训练目标、调优方式（若有），提供ROC曲线或混淆矩阵等证据证明训练目标满足医疗要求，提供训练数据量-评估指标曲线等证据以证实算法训练的充分性和有效性。
公开数据库因不具备封闭性而不能用作测评数据库，但可用于算法性能评估，若用于算法训练需重新进行质量评估。使用公开数据库需根据其使用情况开展必要评估工作，并在注册申报资料中予以说明。
（3）训练数据相关的应用服务：公司基于生产的训练数据提供算法模型相关的模型拓展及训练服务，通常以软件授权或软硬件一体化形式交付算法模型拓展、开发成果，获取让渡资产使用权收入和技术服务收入，以及极少量硬件销售收入。
根据，公司所从事的训练数据生产业务属于行业，是国家重点支持的的战略性新兴产业。公司通过设计训练数据集结构、执行数据采集、加工处理过程，生产用于算法模型开发训练用途的专业数据集，并以软件形式向客户交付，所属行业为软件和信息技术服务业。
当评估一个机器学习模型时，测量它的泛化性能是很重要的，即它在看不见的数据上的表现如何。为了做到这一点，通常的做法是将可用数据划分为训练集和测试集。当需要调优超参数时，测试集上的性能不能再作为模型泛化性能的无偏评估。因此，将训练集划分为第三个集，称为，用于选择最佳超参数配置，让测试集以无偏倚的方式评估最佳模型的性能。然而，当可用的数据量很小时，将数据划分为不同的集，只使用子集进行训练，会严重影响需要数据的模型的性能。在这些情况下，使用了一个称为的过程，数据被分解成不同的分区，然后这些分区将依次用作训练数据或验证数据。
拿到用户数据，对数据进行基本处理、处理完成再进行特征工程（对数据进行进一步处理方便进行机器进行学习）、机器学习（对处理好的数据进行模型训练）、训练完成再进行模型评估。模型评估得好进行上线服务，评估不好重新进行处理流程。
对于辅助决策类产品，说明书需明确人工智能算法的算法性能评估总结（测试集基本信息、评估指标与结果）、临床评价总结（临床数据基本信息、评价指标与结果）、决策指标定义（或提供决策指标定义所依据的临床指南、专家共识等参考文献）等信息。此时若采用基于数据的人工智能算法，说明书还需补充算法训练总结信息（训练集基本信息、训练指标与结果）。
公司主要从事AI训练数据的研发设计、生产及销售业务。公司通过设计数据集结构、组织数据采集、对取得的原料数据进行加工，最终形成可供AI算法模型训练使用的专业数据集，通过软件形式向客户交付。
评估工作基于、中对数据的生命周期各个阶段的安全控制点来进行评估，评估安全控制措施的存在性及有效性。部分评估内容如下表所示（示例）：
与之相对应的，2021年12月3日发布了（征求意见稿），明确了数据安全管理、数据安全保护、数据安全运维三个主要评估域及其安全评估主要内容和方法。其中亦规定了触发金融数据安全评估的具体情形。
再如，数据安全和隐私保护的挑战中，防止用户数据被滥用甚至被出售的问题，可以通过推动算法审计来缓解。可以要求平台明确对不同利益相关方的由算法所体现的利益分配机制，并要求平台报告对算法训练和算法评估及选择中用到的数据来源和质量、算法预测或优化目标、算法使用的技术、算法运行效果等。通过对算法的评估，在风险到来之前对于平台企业算法的安全性有更全面的掌握。
水道数据处理软件会将这些功能考虑在内，从而提供自动校正。如果软件要处理未经过滤的声呐数据，则必须具备清理测量数据的功能。此外，测量项目要求深入评估测量质量。水道数据处理软件能够以不同的方式提供这一功能，用户可以基于不同的参数来评估准确性。
数据安全评估的整体框架分为通用性管理评估和数据全生命周管理评估。通用性管理评估包括企业组织架构、人员保障、数据资产梳理、数据分类分级、权限管理、日志留存、安全审计、应急响应、举报投诉处理、教育培训、合作方管理，以及平台系统安全管理。
模型构建与管理，即基于前期数据准备过程中生成的训练数据样本，训练神经网络模型，同时通过验证集和测试集对训练模型进行不断的迭代评估，以达到实际的应用准确度和精准度要求。如下图所示为MapGIS深度学习功能训练流程：
南都：在实际操作过程中，我们如何评估数据安全，包括风险评估、合规评估、能力评估、出境评估等，如何开展数据安全评估？
数据安全评估矩阵，根据通用性管理评估规范及全生命周期管理评估规范，梳理总结出合规性评测矩阵表；针对每一项评估指标，综合运用多种评估方法，收集佐证材料；对佐证材料进行研判评估，得出数据安全保障措施合规或完善程度有关结论；
人工智能算法更新可分为算法驱动型更新和数据驱动型更新。其中，算法驱动型更新是指人工智能医疗器械所用算法、算法结构、算法流程、算法编程框架（详见后文）、输入输出数据类型等发生改变，通常属于重大软件更新。此外，算法重新训练即弃用原有训练数据而采用全新训练数据进行算法训练，亦属于算法驱动型更新。
并且，基于的模型也更容易评估：先选取一个大数据集，将其分成训练集和测试集。然后用训练集调整模型，用测试集上的预测准确度验证模型的性能。之后一直训练直到模型实现预期的准确度。
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