Forbered dataene dine for å utnytte AI
En 10-minutters selvvurdering som kartlegger styrken, strukturen og egnetheten til dataene dine for effektiv
Bruk av kunstig intelligens (AI).
Vurdering av AI-databeredskap
Denne sjekklisten hjelper ledere med å prioritere de datagrunnlagene som er nødvendige for sikker og regelverkskonform AI gjennom hele den biofarmasøytiske livssyklusen. AI skaper kun verdi når dataene er strukturert, satt inn i en kontekst og underlagt styring fra det øyeblikket de opprettes.
Hvem bør fylle ut denne sjekklisten?
For å få en nøyaktig og balansert vurdering bør du fylle ut denne sjekklisten sammen med en liten tverrfaglig gruppe. Involver kolleger fra vitenskapelige avdelinger, kvalitets- eller reguleringsavdelinger, samt fra data- eller IT-avdelingen.
Omfanget av dataene
Når du går gjennom denne sjekklisten, bør du ta utgangspunkt i hele det nåværende datamiljøet ditt og ta hensyn til alle kildene i organisasjonen, ikke bare en ELN- eller laboratorieinformatikkplattform. Ta hensyn til hele spekteret av datatyper du genererer: eksperiment-, produkt- og prosessdata, inkludert batch-, metode-, instrument-, prøve- og kvalitetskontrolldata.
Hva du får
- En beredskapsscore på tvers av 10 sentrale dimensjoner
- Identifisering av de to eller tre manglene med størst innvirkning
- En målrettet 90-dagers handlingsplan for å skape fremdrift og vise fremgang
- Et felles tverrfunksjonelt overblikk som omfatter forretnings-, forsknings- og kvalitetsteamene
Slik bruker du sjekklisten
- Gi hver dimensjon en poengsum fra 0 til 3 ut fra dine nåværende ferdigheter.
- Legg sammen poengsummene for alle dimensjonene for å beregne din samlede beredskapsscore.
- Gå gjennom tolkningen av poengsummen for å få oversikt over hvor godt forberedt du er, og hvilke neste skritt som anbefales.
Definisjoner
- Dataprodukt: Et kuratert, dokumentert og gjenbrukbart datasett, sammen med tilhørende metadata, kvalitetsindikatorer og tilgangsregler, som eies av et forretningsområde.
- Styringssignaler: Tagger og metadata som gir informasjon om kvalitet, valideringsstatus, tillatt bruk, samtykke eller kontraktsmessige begrensninger samt sporbarhet; disse opprettholdes i analyse- og AI-prosesser.
- Bevispakke: Et samlet sett av dokumenter som viser tiltenkt bruk, datakvalitet, valideringsstatus, sporbarhet og løpende overvåking for en bestemt regulert beslutning.
- Mønsterbibliotek: Et regulert sett med gjenbrukbare, inspeksjonsklare maler som standardiserer datainnsamling, brukskontekst, styring, sporbarhet og dokumentasjon for repeterbare AI-brukstilfeller, og som muliggjør skalering gjennom gjenbruk i stedet for å måtte utvikle alt på nytt.
Lasting
