兽医领域的人工智能和机器学习:对当前举措和未来前景的监管视角

科学领域:

• 兽医医学 兽医医学 兽医医学
• 监管科学 监管科学
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)

背景情况:

• 美国FDA的兽医学中心 (CVM) 正在将AI和ML整合到其运营中.
• 这种整合旨在加强动物健康的监管框架和科学倡议.
• 动物和兽医创新议程指导了CVM对创新的承诺.

研究的目的:

• 探索CVM在兽医中使用AI/ML的战略方法.
• 详细介绍AI/ML如何支持创新产品,基因组研究和IT现代化.
• 突出AI/ML在抗菌素耐药性,基因组编辑和安全监测方面的应用.

主要方法:

• 审查CVM的战略举措和参与FDA指导制定.
• 在基因组研究中应用AI/ML用于抗菌素耐药性和基因组编辑.
• 将AI/ML整合到信息技术中,用于数据管理和安全监督.

主要成果:

• 目前正在开发AI/ML工具,用于抗微生物耐药性研究和基因组编辑安全性.
• 人工智能正在增强数据管理,运营效率和安全监督流程.
• 强调以人为主导的治理,数据质量和模型验证以实现道德的人工智能部署.

结论:

• CVM的AI/ML集成代表了向高效和创新的监管方法的重大转变.
• 持续的合作对于推动人工智能在动物健康领域的整合至关重要.
• 通过改进的兽医,AI/ML的采用有望通过改进的兽医改善人类和动物的健康结果.