Précédemment j’avais discuté de l’intelligence artificielle (IA) améliorant les processus de revue des données cliniques. Ce blog explique comment l'IA aide à créer un système homme-ordinateur.
Les humains et les machines ont chacun leurs points forts. D'une part, les machines sont capables de traiter et d'analyser de gros volumes de données avec une rapidité et une précision élevées. D'autre part, les humains savent bien prendre des décisions en fonction de données, interagir avec d'autres humains et appliquer l'intelligence générale aux données.
Lorsqu'il s'agit d'examiner des données cliniques, un système homme-ordinateur fonctionnera mieux que les systèmes autonomes. méthode. Les initiatives d'IA qui tournent autour des essais cliniques exigent une interaction entre l'homme et les machines.
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent comprendre les données cliniques, en faire une analyse initiale et effectuer un nettoyage initial à l'aide d'une analyse statistique. Sur la base de la probabilité pur / sale, les utilisateurs (réviseurs de données) peuvent hiérarchiser leurs activités de révision. Ils peuvent rechercher des données à l'aide de la PNL et obtenir le statut de leurs activités à l'aide d'une plate-forme auto-documentée qui leur fournit un résumé actualisé de l'état des essais cliniques.
L'analyse à l'aide de modèles d'apprentissage automatique peut fournir davantage d'informations sur les données cliniques et permettre aux humains de déterminer l'innocuité et l'efficacité de l'essai
Pour en savoir plus sur l'utilisation de l'intelligence artificielle – y compris l'apprentissage par la machine – par les sociétés du secteur pharmaceutique et des dispositifs médicaux pour améliorer le processus de nettoyage et d'examen des données cliniques, vous pouvez télécharger le guide ici ou soumettez le formulaire ci-dessous.