IDBS aitab bioteaduste organisatsioonidel luua Tehisintellektipõhised, kontekstipõhised andmeväljundid, nii et saate kindlalt laiendada tehisintellekti algatusi, täites samal ajal regulatiivseid ootusi.
Vaata, mida on võimalik saavutada, kui tehisintellekti toetavad kontekstipõhised andmed.*
Paljudes biofarmaorganisatsioonides on teaduslikud andmed eri allikates ja siiludes, sageli struktureerimata. Eksperimentide, vahendite ja meeskondade vahel loodud andmed on harva struktureeritud või kontekstualiseeritud viisil, mis muudab need tehisintellekti jaoks kasutatavaks. Kuna andmed liiguvad läbi laboratoorne tsükkel eksperimendist analüüsini, kriitiline kontekst, metaandmed ja päritolu on sageli kadunud ja põlvnemise katkestused märg- ja kuivlaboris ning järgnevates andmekeskkondades.
Seejärel veedavad meeskonnad märkimisväärset aega puhastamine, kooskõlastamine ja kontrollimine killustatud andmed mitmest silost, enne kui neid saab AI jaoks usaldada. Selle tulemuseks on käsitsi kontrollimine, tegevuskulud ja suurem regulatiivne risk, eriti kui tegemist on GxP keskkonnad.
Tugevad andmetavad, mis on kooskõlas ALCOA++ ja FAIR põhimõtted on sageli eelduseks, et teaduslikud andmekogumid oleksid tehisintellekti jaoks taaskasutatavad, koostalitlusvõimelised ja skaleeritavad.
Kui teaduslikud AI-võimelised andmed on kureeritud, saavad organisatsioonid oma andmevajadusi ise teenindada.
AI-ready data foundations begin with connected data. Polar’s integrations framework brings data from laboratory instruments, enterprise systems and databases into a shared data backbone, where it can be combined with scientific context and metadata. By reducing manual transcription and maintaining traceability and data integrity as data moves from lab workflows into analytics and AI environments, Polar helps create a trusted, reusable foundation for AI at scale in GxP and non-GxP environments.
Tehisintellekti jaoks sobivate andmete loomine algab nende loomise hetkel, kui teaduslikud tulemused, kontekst ja põlvnemine on salvestatud ja liiguvad koos andmetega sujuvalt valitud tehisintellekti mudelisse.
IDBS Polar pakub kontekstipõhist andmevõrku. mis säilitab tähenduse, päritolu ja jälgitavuse alates laboratooriumi täitmisest kuni analüütika ja tehisintellekti kaudu.
Tõhus tehisintellekt algab kontekstipõhistest andmetest.
Hinnake, kas teie andmete alused toetavad kasutuskonteksti, jälgitavust ja riskipõhist järelevalvet tehisintellekti jaoks.
Tehke eesmärk ja ulatus selgesõnaliseks, et andmed jääksid taaskasutatavaks kõigis tehisintellekti kasutusviisides.
Polar ühendab protsessid, proovid, süsteemid ja mõõteriistad, nii et kontekst jõuab analüütikasse ja tehisintellekti.
Hoidke päritolu kontrollitavana alates allikast kuni otsuseni reguleeritud keskkondades.
Polar toetab jälgitavust, versioonide koostamist ja ülevaatusvalmis aruandlust läbivaatamiseks ja taaskasutamiseks.
Valideerimine ja seire vastavusse viimine mudeli mõju ja otsuste tagajärgedega.
Polar toetab kontrolljälgi, erandite käsitlemist ja riskiproportsionaalset järelevalvet GxP töövoogudes.
*Peagi saadaval! Eespool olevas videos kirjeldatakse tooteid ja funktsioone, mis on praegu arendamisel ja pole hetkel veel saadaval. See kirjeldus on esitatud üksnes teavitamise eesmärgil ega kujuta endast müügipakkumist, ostupakkumise kutset ega kohustust tarnida ühtegi toodet, omadust või funktsiooni.
IDBS on aastakümneid projekteerinud andmeplatvorme reguleeritud teaduskeskkondade jaoks, kus põlvnemine, kontekst ja usaldus ei ole läbiräägitav. Meie lähenemine tehisintellektile peegeldab seda tegelikkust: alustame andmete alustega, millele teadlased, andmeteadlased ja reguleerivad asutused saavad toetuda.
IDBS Polar pakub usaldusväärset, kontekstipõhist andmevõrku. mis ühendab laboratooriumi täitmist, Insights ja tehisintellekti, säilitades samal ajal teadusliku terviklikkuse ja vastavuse.
Kontekstipõhised teadusandmed on usaldusväärse analüüsi ja tehisintellekti jaoks hädavajalikud, sest mudelid vajavad eksperimentaalset tähendust, mitte ainult tulemusi.
„Context‑First“-andmed säilitavad tulemuste kõrval ka kogu eksperimendi konteksti, sealhulgas protokollid, meetodid, tingimused, seadmed, proovid ja märkused. See tagab, et andmeid on võimalik mõista, uuesti kasutada ja valideerida veel kaua pärast nende genereerimist.
Tehisintellekti ja täiustatud analüütika puhul võimaldab kontekst jälgitavust, korratavust ja selgitavust. Need on olulised nõuded reguleeritud ja GxP-keskkondades, kus tulemuse tekkimise protsessi mõistmine on sama oluline kui tulemus ise.
IDBS Polar-platvorm rakendab „Context-First“-lähenemist kogu teadusandmete elutsükli vältel, kogudes struktureeritud konteksti töökohas ja säilitades seda andmete liikumisel laborist aruandlusesse, edasistesse analüüsidesse ja tehisintellekti rakendustesse.
https://www.idbs.com/polar/
