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décembre 12, 2019

Intelligence artificielle: critères de réussite en sciences de la vie2 minutes de lecture

Intelligence artificielle: critères de réussite en sciences de la vie


Auparavant je me suis plongé dans la façon dont l'intelligence artificielle permet de réviser et de fournir une analyse statistique des données. Le dernier blogue de cette série explique comment réussir une mise en œuvre de l'intelligence artificielle.

Définir les attentes initiales et ne pas promettre de formule magique est un facteur clé pour déterminer le succès d'une initiative qui se concentre sur le déploiement de l'IA pour rationaliser les données cliniques.

La formation au modèle d'apprentissage automatique déterminera la précision des résultats. Après chaque phase, l'évaluation des fonctionnalités publiées, la réaffectation des priorités aux initiatives en retard et la publication en fonction des fonctionnalités hiérarchisées doivent être effectuées et étroitement surveillées. L'adoption par les utilisateurs professionnels déterminera le succès de ces initiatives. D'autres facteurs qui aideront à évaluer la façon dont le succès comprend:

  • Exactitude et rapidité de l'examen des données
  • Effort requis par les humains pour atteindre un jalon
  • Amélioration de l'expérience utilisateur
  • Adoption de la solution par la communauté des utilisateurs finaux

Extension de la feuille de route

Les technologies de l'IA peuvent être utilisées pour plus d'initiatives au sein du CDRP. Chacune des questions auxquelles il faut répondre dans le cadre des initiatives pourrait être traitée par des modèles de BA en fonction de la qualité de la formation des modèles. En plus du CDRP, il existe d'autres domaines des sciences de la vie – tels que les systèmes de sécurité, les systèmes d'opérations cliniques, les systèmes de surveillance basés sur les risques et les systèmes de capture de données – où les technologies de l'IA peuvent être utilisées pour enrichir le processus de gestion des données.

en savoir plus sur la façon dont l'intelligence artificielle – y compris l'apprentissage automatique – peut être utilisée par les sociétés de produits pharmaceutiques et médicaux pour améliorer le processus d'examen et de nettoyage des données cliniques, vous pouvez télécharger le guide ici ou soumettre le formulaire ci-dessous. [19659002]



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