Nem sempre sabemos por que um modelo de IA chega a uma previsão ou sugestão. Mas os pesquisadores confiam em justificativas claras de decisões! e os pacientes devem ser capazes de entender os resultados para confiar nessas decisões.
Adaptabilidade
Como os modelos de IA são treinados usando conjuntos de dados existentes! eles podem não ser capazes de se adaptar a novos dados ou populações! minimizando sua transferibilidade e escalabilidade. 4
Orientação regulatória
A Food and Drug Administration (FDA) dos EUA ainda precisa emitir diretrizes regulatórias para uso de IA em pesquisa clínica. O Artificial Intelligence Act (AIA)! estabelecido em 1º de agosto de 2024! fornece uma estrutura regulatória e legal comum para IA dentro da UE! mas não especifica sua aplicação à pesquisa clínica.
Então! como podemos continuar a avançar o MDL sem Banco de dados de jogos de azar esperar que a indústria supere esses obstáculos?
Acelerar o bloqueio de banco de dados em pesquisa clínica é um aspecto crítico para agilizar conclusões de estudos e tomada de decisões. Como resultado! pesquisadores e empresas podem desenvolver inovações terapêuticas e intervenções mais rapidamente.
Uma solução que está produzindo
Tnhos de eficiência hoje envolve parear workbenches de dados clínicos com ferramentas de automação algorítmica. Os workbenches de dados clínicos agregam dados de estudo de todas as fontes! incluindo EDC! laboratórios e eCOA! e os harmonizam em um local central. A automação algorítmica (ou orientada por regras) é uma abordagem comprovada que fornece até 100% de precisão! minimizando a supervisão humana.
A implantação de automação algorítmica em um data workbench Uma razão fundamental para isso é o risco inerente centralizado permite casos de uso de automação de baixo risco Utilizando uma base e altamente escaláveis que não são possíveis com sistemas Listas de Taiwan de dados em silos. Foi demonstrado que essa estratégia reduz significativamente o esforço manual e o trabalho redundante nas áreas de revisão e limpeza de dados.