IDBS unterstützt Unternehmen der Biowissenschaften beim Aufbau KI-fähige, kontextbezogene Datengrundlagen, so dass Sie KI-Initiativen mit Zuversicht skalieren und gleichzeitig die regulatorischen Erwartungen erfüllen können.
Erfahren Sie, was Sie erreichen können, wenn kontextorientierte Daten die KI antreiben.*
In vielen BioPharma-Organisationen liegen wissenschaftliche Daten in unterschiedlichen Quellen und Silos vor, die oft unstrukturiert sind. Daten, die über Experimente, Instrumente und Teams hinweg generiert werden, sind selten so strukturiert oder kontextualisiert, dass sie für KI nutzbar sind. Während sich die Daten durch das Laborschleife vom Experiment zur Analyse, kritisch Kontext, Metadaten und Provenienz sind oft verloren und Ahnenbrüche im Nasslabor, im Trockenlabor und in den nachgelagerten Datenumgebungen.
Die Teams verbringen dann viel Zeit damit Reinigung, Abgleich und Überprüfung fragmentierte Daten aus mehreren Silos, bevor sie für KI verwendet werden können. Dies führt zu einer manuellen Überprüfung, Betriebskosten und einem erhöhten regulatorischen Risiko, insbesondere in GxP Umgebungen.
Starke Datenpraktiken, abgestimmt auf ALCOA++ und FAIR sind häufig Voraussetzungen dafür, dass wissenschaftliche Datensätze für die KI wiederverwendbar, interoperabel und skalierbar sind.
Wenn wissenschaftliche KI-fähige Daten kuratiert sind, können Unternehmen ihren Datenbedarf selbst decken.
Der Aufbau von KI-fähigen Daten beginnt im Moment der Erstellung, wenn wissenschaftliche Ergebnisse, Kontext und Herkunft erfasst werden und nahtlos mit den Daten in das KI-Modell der Wahl übergehen.
IDBS Polar bietet ein kontextorientiertes Daten-Backbone die Bedeutung, Herkunft und Rückverfolgbarkeit von der Laborausführung bis zur Analyse und KI bewahrt.
Wirksame KI beginnt mit kontextbezogenen Daten.
Beurteilen Sie, ob Ihre Datengrundlagen den Nutzungskontext, die Rückverfolgbarkeit und die risikobasierte Aufsicht für KI im großen Maßstab unterstützen.
Machen Sie Zweck und Umfang explizit, damit die Daten über KI-Anwendungsfälle hinweg wiederverwendbar bleiben.
Polar verknüpft Prozesse, Proben, Systeme und Messgeräte, so dass der Kontext in die Analytik und KI einfließt.
In regulierten Umgebungen ist die Herkunft von der Quelle bis zur Entscheidung nachweisbar.
Polar unterstützt Rückverfolgbarkeit, Versionierung und prüffertige Berichte zur Überprüfung und Wiederverwendung.
Anpassung der Validierung und Überwachung an den Einfluss des Modells und die Folgen der Entscheidung.
Polar unterstützt Prüfpfade, die Behandlung von Ausnahmen und die risikoadäquate Überwachung von GxP-Workflows.
*In Kürze verfügbar! Das obige Video beschreibt Produkte und Funktionen, die sich derzeit in der Entwicklung befinden und noch nicht erhältlich sind. Diese Beschreibung dient ausschließlich zu Informationszwecken und stellt weder ein Verkaufsangebot noch eine Aufforderung zur Abgabe eines Kaufangebots noch eine Verpflichtung zur Lieferung von Produkten, Funktionen oder Merkmalen dar.
IDBS entwickelt seit Jahrzehnten Datenplattformen für regulierte wissenschaftliche Umgebungen, in denen Abstammung, Kontext und Vertrauen sind nicht verhandelbar. Unser Ansatz für KI spiegelt diese Realität wider: Wir beginnen mit Datengrundlagen, auf die sich Wissenschaftler, Datenwissenschaftler und Regulierungsbehörden verlassen können.
IDBS Polar bietet ein vertrauenswürdiges, kontextorientiertes Daten-Backbone die die Laborausführung verbindet, Einblicke und KI unter Wahrung der wissenschaftlichen Integrität und Einhaltung der Vorschriften.
Kontextorientierte wissenschaftliche Daten sind für zuverlässige Analysen und KI von entscheidender Bedeutung, da Modelle experimentelle Bedeutung benötigen und nicht nur Ergebnisse.
„Context-First“-Daten bewahren neben den Ergebnissen den vollständigen experimentellen Kontext, einschließlich Protokollen, Methoden, Bedingungen, Instrumenten, Proben und Anmerkungen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten auch lange nach ihrer Erzeugung noch verstanden, wiederverwendet und validiert werden können.
Im Bereich der KI und der fortgeschrittenen Analytik ermöglicht der Kontext Rückverfolgbarkeit, Reproduzierbarkeit und Erklärbarkeit. Dies sind entscheidende Anforderungen in regulierten und GxP-Umgebungen, in denen das Verständnis dafür, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist, ebenso wichtig ist wie das Ergebnis selbst.
Die IDBS Polar-Plattform setzt einen „Context-First“-Ansatz über den gesamten Lebenszyklus wissenschaftlicher Daten hinweg um, indem sie strukturierte Kontextinformationen direkt am Arbeitsort erfasst und diese beibehält, während die Daten vom Labor bis hin zur Berichterstellung, zu nachgelagerten Analysen und KI-Anwendungen weitergeleitet werden.
https://www.idbs.com/polar/
