Fluxos de trabalho multifuncionais eliminarão transferências

como lidar com volumes crescentes de dados com menos recursos! mantendo alta qualidade. A IA promete fazer mais com menos! mas dados inconsistentes e desconectados criam riscos.

Para dar suporte efetivo à IA! as equipes de segurança fortalecerão suas bases de dados com processos de farmacovigilância padronizados e de ponta a ponta.  manuais de dados e fornecerão rastreabilidade clara de dados de volta à fonte. Ao simplificar e padronizar seu cenário de sistemas! as empresas estabelecerão as bases para acelerar a automação e a inovação em IA.

Esse fluxo de dados de ponta a ponta também

Bre a porta para uma colaboração aprimorada entre organizações. Por exemplo! processos como relatórios oportunos de SAEs de sistemas clínicos de EDC para segurança podem ser feitos automaticamente com dados mais completos.

Seth Goldenberg
— Seth Goldenberg! vice-presidente! Vault MedTech

Dispositivos de IA/ML contínuos atingirão um novo marco
Em outubro de 2024! o FDA aprovou mais de 950 dispositivos médicos habilitados para IA/ML . No entanto! essas aprovações foram para ‘ software como dispositivo médico ‘ (SaMD) que usam ML ‘passivo’ para treinar Número de telefone do lead produtos. Depois que o produto é treinado para processar conjuntos de dados e identificar tendências! ele é bloqueado e não usa mais ML.

Em 2025! veremos o primeiro envio de produto novo para um dispositivo médico habilitado por ML contínuo. Este dispositivo levará as coisas um passo além do SaMD! abordando as necessidades do paciente de forma mais rápida e eficaz. Em vez de simplesmente ser treinado usando ML! o dispositivo mudará conforme for exposto a mais dados do paciente. Seguindo a orientação final da FDA sobre atualizações pós-comercialização.

Isso permitirá o aprendizado contínuo durante o ciclo

de vida operacional do dispositivo para ajudá-lo a responder ativamente às necessidades do paciente.

Este envio provavelmente Fluxos de trabalho Acelerando a mudança da gestão de dados para a ciência de dados virá de um domínio-chave como radiologia ou neuromodulação! onde as empresas de tecnologia médica normalmente têm as quantidades necessárias de dados clínicos Dados de Sault para treinar modelos de IA/ML. Um exemplo pode parecer um implante neuroestimulador.

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