S'assurer que les données des essais cliniques sont exactes et que les essais cliniques sont sûrs et efficaces est un processus long et manuel intensif. De nombreuses sociétés du secteur des sciences de la vie ont mis en place des plates-formes d'analyse de données cliniques développées sur place ou standard et ont défini les processus de révision et de nettoyage à utiliser avec celles-ci.
Nombre de ces systèmes se sont avérés difficiles à utiliser, rigides et frustration créée par les utilisateurs.
Ce guide explique comment les sociétés pharmaceutiques et de dispositifs médicaux peuvent utiliser l’intelligence artificielle, y compris l’apprentissage automatique (ML), l’apprentissage en profondeur (DL) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) – l'examen des données cliniques et le processus de nettoyage. Ces technologies permettent aux médicaments et aux dispositifs d'accéder au marché plus rapidement, plus efficacement et en toute sécurité.
Pour en savoir plus sur le processus de traitement des données d'essais cliniques, vous pouvez télécharger le guide ici ou soumettre le formulaire ci-dessous.