AI datu gatavības novērtējums

Sagatavojiet savus datus mākslīgā intelekta darbināšanai

10 minūšu ilgs pašnovērtējums, kurā novērtē jūsu datu stiprumu, struktūru un piemērotību efektīvai darbībai.
Mākslīgā intelekta (AI) izmantošana.

Šis kontrolsaraksts palīdz vadītājiem noteikt prioritātes attiecībā uz datu pamatiem, kas nepieciešami drošai un atbilstošai AI visā biofarmaceitisko zāļu dzīves ciklā. Mākslīgais intelekts rada vērtību tikai tad, ja dati ir strukturēti, kontekstualizēti un pārvaldīti no to izveides brīža.

Kam jāaizpilda šis kontrolsaraksts

Lai veiktu precīzu un līdzsvarotu novērtējumu, aizpildiet šo kontrolsarakstu kopā ar nelielu starpfunkcionālu grupu. Iesaistiet kolēģus no zinātniskajām, kvalitātes vai regulatīvajām funkcijām, kā arī no datu vai IT.

Datu darbības joma

Izstrādājot šo kontrolsarakstu, ņemiet vērā visu savu pašreizējo datu ainavu, izmantojot visus organizācijas avotus, ne tikai ELN vai laboratorijas informātikas platformu. Ņemiet vērā visu jūsu radīto datu veidu klāstu: eksperimentu, produktu un procesu datus, tostarp partijas, metodes, instrumentu, paraugu un kvalitātes kontroles datus.

Ko jūs saņemsiet

10 kritisko dimensiju gatavības novērtējums
Divu vai trīs vislielākās ietekmes trūkumu identificēšana.
Mērķtiecīgs 90 dienu rīcības plāns, lai palielinātu impulsu un pierādītu progresu.
Kopīgs starpfunkcionāls skatījums, kas aptver uzņēmējdarbības, zinātnes un kvalitātes komandas.

Kā lietot kontrolsarakstu

Novērtējiet katru dimensiju no 0 līdz 3 punktiem, pamatojoties uz savām pašreizējām spējām.
Saskaitiet visu dimensiju rezultātus, lai aprēķinātu kopējo gatavības rezultātu.
Pārskatiet vērtējuma interpretāciju, lai saprastu savu vispārējo gatavības līmeni un ieteicamos turpmākos soļus.

Definīcijas

Datu produkts: Datu produkts: sakārtots, dokumentēts un atkārtoti izmantojams datu kopums kopā ar tā metadatiem, kvalitātes rādītājiem un piekļuves politiku, kas pieder kādai uzņēmējdarbības jomai.
Pārvaldības signāli: Tags un metadati, kas informē par kvalitāti, validācijas statusu, atļauto izmantošanu, piekrišanu vai līgumiskiem ierobežojumiem un izcelsmi; tie saglabājas analītikas un mākslīgā intelekta cauruļvados.
Pierādījumu pakete: Pierādījumi: apkopots artefaktu kopums, kas parāda paredzēto lietojumu, datu piemērotību, validācijas statusu, izcelsmi un nepārtrauktu uzraudzību attiecībā uz konkrētu reglamentētu lēmumu.
Modeļu bibliotēka: Pārvaldīts atkārtoti izmantojamu, pārbaudei gatavu veidņu kopums, kas standartizē datu iegūšanu, izmantošanas kontekstu, pārvaldību, izcelsmi un pierādījumus atkārtojamiem AI izmantošanas gadījumiem, nodrošinot mēroga palielināšanu, izmantojot atkārtotu izmantošanu, nevis izgudrošanu no jauna.