Bamako, 16 septembre (AMAP) La Chine a approuvé et publié son troisième standard national consacré aux dispositifs médicaux d’interface cerveau-machine (BCI), le premier au monde concernant des dispositifs utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour traiter les données d’électroencéphalogramme (EEG), a annoncé l’Administration nationale des produits médicaux, rapporte l’agence de presse Xinhua.
Le nouveau standard définit les exigences de qualité et les méthodes d’évaluation des jeux de données EEG utilisés par les algorithmes d’IA dans les dispositifs médicaux BCI. Il couvre notamment la collecte, le traitement, l’annotation, le stockage et l’accès aux données, ainsi que les méthodes de contrôle de leur qualité.
Selon l’administration, les BCI utilisant l’IA nécessitent de grandes quantités de données EEG de haute qualité pour entraîner les algorithmes capables de décoder les signaux cérébraux et d’identifier les intentions des patients. La qualité et la cohérence de ces données peuvent influer directement sur les performances et la sécurité des dispositifs médicaux.
Le standard vise notamment à répondre aux problèmes de critères de contrôle de qualité insuffisamment harmonisés et de développement non standardisé des jeux de données dans le secteur.
L’autorité chinoise a précisé avoir recouru à une procédure accélérée pour élaborer et approuver ce standard, afin de répondre aux besoins du secteur et de soutenir les innovations dans les dispositifs médicaux BCI.
La technologie BCI établit une voie de communication directe entre le cerveau et des dispositifs externes en captant et décodant les signaux neuronaux. Le secteur chinois connaît une progression vers l’industrialisation, avec le lancement de différents produits et une hausse des investissements.
La Chine avait déjà publié deux standards relatifs aux dispositifs médicaux BCI en 2025, portant sur la terminologie et les méthodes d’essai des performances de détection et de réponse des stimulateurs neuronaux implantables à fonctions en boucle fermée.
OS/KM (AMAP)
