L'amélioration de l'examen des données cliniques et du processus de nettoyage à l'aide des technologies d'IA disponibles permettra aux sociétés pharmaceutiques de commercialiser de nouveaux médicaments sur le marché grâce à un processus efficace et en garantissant la sécurité et l'efficacité des médicaments commercialisés.
Au cours des dernières années , de nombreuses sociétés pharmaceutiques ont mis en place des plates-formes d’examen des données cliniques, développées sur place ou disponibles dans le commerce. Ils ont défini les processus suivis par les réviseurs / contrôleurs pour réviser et nettoyer les données. Les deux options présentent des défis en termes de facilité d'utilisation, de flexibilité et de complexité du produit. L'examen et le nettoyage des données cliniques prennent actuellement beaucoup de temps et prennent beaucoup de temps.
Le processus actuel
Le processus actuel retarde le respect des jalons et la libération des médicaments avec les validations et autorisations requises. Ce processus peut être amélioré à l'aide de modèles d'apprentissage automatique (ML) et de traitement du langage naturel (NLP) bien formés. Ces modèles constituent une solution conviviale et auto-documentée pour diverses équipes chargées de réviser, de nettoyer et d’analyser les données cliniques. Grâce aux initiatives proposées pour améliorer les plates-formes d'analyse des données cliniques, les sociétés pharmaceutiques peuvent analyser et comprendre les données cliniques avec un effort et un coût minimaux.
Il existe diverses fonctionnalités permettant de rechercher et d'analyser des données, de rationaliser les tâches en fonction de plans de révision, de hiérarchiser les tâches. basé sur le jalon et fournir le statut actuel de l'étude. Pour chacun, ML, NLP ou une combinaison de modèles ML et NLP peuvent être utilisés.
J'ajouterai d'autres messages avec des détails sur ces fonctionnalités. L'utilisation de la technologie de l'IA aura un impact stratégique majeur sur la focalisation et la différenciation. L'intelligence artificielle réduira considérablement les coûts et les efforts nécessaires à la révision des données.