IDBS помага на организациите в областта на науките за живота да изградят Подготвени за AI, ориентирани към контекста основи на данните, така че да можете да разширявате инициативите за изкуствен интелект с увереност, като същевременно отговаряте на регулаторните очаквания.
Вижте какво можете да постигнете, когато изкуственият интелект се захранва с данни, ориентирани към контекста.*
В много организации за биофармация научните данни се намират в различни източници и са разделени, като често са неструктурирани. Данните, генерирани от различни експерименти, инструменти и екипи, рядко са структурирани или контекстуализирани по начин, който ги прави използваеми за ИИ. Тъй като данните преминават през лабораторен цикъл от експеримент до анализ, критични контекст, метаданни и произход често се губят и прекъсвания на линиите в мократа лаборатория, сухата лаборатория и средата за данни надолу по веригата.
След това екипите прекарват значително време почистване, съгласуване и проверка. фрагментирани данни от многобройни хранилища, преди да могат да бъдат надеждно използвани за изкуствен интелект. Това води до ръчна проверка, оперативни разходи и повишен регулаторен риск, особено в GxP среди.
Силни практики за данни, съобразени с ALCOA++ и FAIR често са предпоставка за превръщането на наборите от научни данни в многократно използваеми, оперативно съвместими и мащабируеми за ИИ.
Когато научните данни, готови за изкуствен интелект, са подбрани, организациите могат да се самообслужват по отношение на нуждите си от данни.
Изграждането на данни, готови за ИИ, започва от момента на създаването им, когато се улавят научните резултати, контекстът и историята, които се пренасят безпроблемно заедно с данните в избрания модел на ИИ.
IDBS Polar осигурява гръбнак за данни, ориентиран към контекста който запазва значението, произхода и проследимостта от лабораторното изпълнение до анализите и изкуствения интелект.
Ефективният ИИ започва с данни, ориентирани към контекста.
Преценете дали вашите основи за данни поддържат контекста на използване, проследимостта и надзора, основан на риска, за мащабен ИИ.
Направете целта и обхвата ясни, така че данните да могат да се използват многократно в различните случаи на използване на ИИ.
Polar свързва процесите, пробите, системите и уредите, така че контекстът да се пренася в анализите и изкуствения интелект.
Поддържайте произхода проверим от източника до решението в регулирани среди.
Polar поддържа проследимост, създаване на версии и готови за инспекция отчети за преглед и повторна употреба.
Съобразете валидирането и мониторинга с влиянието на модела и последиците от решението.
Polar поддържа одитни пътеки, обработка на изключения и пропорционален на риска надзор в работните процеси на GxP.
*Очаквайте скоро! Видеото по-горе представя продукти и функции, които в момента са в процес на разработка и все още не са достъпни. Това описание се предоставя единствено с информационна цел и не представлява оферта за продажба, покана за подаване на оферта за покупка или ангажимент за доставка на какъвто и да е продукт, характеристика или функционалност.
IDBS е прекарала десетилетия в проектиране на платформи за данни за регулирани научни среди, където родословие, контекст и доверие не подлежат на обсъждане. Нашият подход към ИИ отразява тази реалност: започнете с основи от данни, на които учените, специалистите по данни и регулаторните органи могат да разчитат.
IDBS Polar осигурява надеждна гръбначна мрежа за данни, съобразена с контекста който свързва изпълнението на лабораторията, прозрения и изкуствен интелект, като същевременно се запазва научната цялост и съответствие.
Научните данни, ориентирани към контекста, са от съществено значение за надеждни анализи и изкуствен интелект, тъй като моделите се нуждаят от експериментален смисъл, а не само от резултати.
Подходът „Context‑First“ съхранява пълния експериментален контекст заедно с резултатите, включително протоколи, методи, условия, инструменти, проби и анотации. Това гарантира, че данните могат да бъдат разбрани, използвани повторно и валидирани дълго време след тяхното генериране.
При изкуствения интелект и усъвършенстваните аналитични методи контекстът осигурява проследимост, възпроизводимост и обяснимост. Това са ключови изисквания в регулираните и GxP среди, където разбирането на това как е получен даден резултат е също толкова важно, колкото и самият резултат.
Платформата IDBS Polar прилага подхода „Context-First“ през целия жизнен цикъл на научните данни, като записва структуриран контекст в момента на работата и го запазва, докато данните преминават от лабораторията към изготвянето на отчети, последващите анализи и приложенията за изкуствен интелект.
https://www.idbs.com/polar/
