药监中的人工智能 - - 机遇和挑战

科学领域:

• 药物监督 药物监督 药物监督
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 药监监 (PV) 依赖于处理大量不良事件 (AE) 数据,这是一个复杂,耗时且昂贵的手动过程.
• 在AE报告的指数增长给利益相关者在数据管理和分析方面带来了重大挑战.
• 人工智能 (AI) 在医疗保健方面表现有前途,特别是在数据解释方面,导致人们对其在光伏应用产生兴趣.

研究的目的:

• 审查实施人工智能工具用于自动化药物监督过程的好处和挑战.
• 评估围绕在光伏中采用人工智能的科学,技术和政策问题.
• 评估人工智能在印度医疗保健系统内完全自动化的成熟度.

主要方法:

• 关于人工智能在药监中的应用的文献综述.
• 对光伏案例处理生命周期及其易受自动化影响的分析.
• 检查AI对光伏效率,成本和数据解释的潜在影响.
• 考虑人工智能实施的人类因素和流程集成.

主要成果:

• 人工智能可以补充和自动化常规的光伏任务,提高效率并帮助分离关键数据 ("从禾上的针").
• 完全自动化带来了挑战,需要仔细考虑人员和流程.
• 建议采用一种以人工智能技术增强人类专业知识的协作方法.

结论:

• 人工智能为提高药物监督效率和数据分析提供了巨大的潜力.
• 成功的AI整合需要一个平衡的方法,专注于增强人类的能力,而不是完全取代.
• 解决科学,技术和政策挑战对于实现人工智能在光伏领域的全部好处至关重要,特别是在印度医疗保健环境中.