IDBS допомагає медико-біологічним організаціям будувати Готові до ШІ, контекстно-орієнтовані основи даних, щоб ви могли впевнено масштабувати ініціативи зі штучного інтелекту, відповідаючи при цьому очікуванням регуляторних органів.
Дізнайтеся, чого можна досягти, коли штучний інтелект працює на основі даних, орієнтованих на контекст.*
У багатьох біофармацевтичних організаціях наукові дані знаходяться в різних джерелах і розрізнено, часто неструктуровані. Дані, отримані в результаті експериментів, інструментів і команд, рідко структуровані або контекстуалізовані таким чином, щоб їх можна було використовувати для штучного інтелекту. Коли дані проходять через лабораторний цикл від експерименту до аналізу, критично контекст, метадані та походження часто губляться і розриви в родоводі у мокрій, сухій лабораторіях і в наступних середовищах обробки даних.
Потім команди витрачають значний час очищення, узгодження та перевірка фрагментовані дані з різних сховищ, перш ніж їм можна буде довіряти для ШІ. Це призводить до ручної перевірки, операційних витрат і підвищеного регуляторного ризику, особливо в GxP середовища.
Надійні практики роботи з даними, узгоджені з ALCOA++ і СПРАВЕДЛИВІСТЬ часто є передумовою для того, щоб зробити наукові набори даних придатними для багаторазового використання, сумісними та масштабованими для ШІ.
Коли наукові дані, готові до використання штучного інтелекту, куруються, організації можуть самостійно задовольняти свої потреби в даних.
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.
Створення даних, придатних для ШІ, починається з моменту їх створення, коли фіксуються наукові результати, контекст і родовід, які потім безперешкодно переносяться разом з даними в обрану модель ШІ.
IDBS Polar забезпечує контекстно-орієнтовану магістраль передачі даних який зберігає значення, походження та простежуваність від лабораторного виконання до аналітики та штучного інтелекту.
Ефективний ШІ починається з контекстних даних.
Оцініть, чи підтримує ваша база даних контекст використання, відстежуваність і нагляд на основі ризиків для ШІ в масштабах.
Чітко визначте мету та сферу застосування, щоб дані можна було повторно використовувати в різних варіантах використання ШІ.
Polar пов'язує процеси, зразки, системи та прилади, тому контекст переходить в аналітику та штучний інтелект.
Зберігайте можливість перевірки походження від джерела до прийняття рішення в регульованому середовищі.
Polar підтримує відстежуваність, керування версіями та звітність, готову до перевірки, для перегляду та повторного використання.
Узгоджуйте валідацію та моніторинг з модельним впливом та наслідками рішень.
Polar підтримує контрольні журнали, обробку винятків і нагляд, пропорційний ризикам, у робочих процесах GxP.
*Скоро! У відео вище описано продукти та функції, які наразі знаходяться на стадії розробки і поки що недоступні. Цей опис наведено виключно в інформаційних цілях і не є пропозицією про продаж, запрошенням до подання пропозиції про купівлю або зобов’язанням щодо постачання будь-якого продукту, функції чи функціоналу.
IDBS витратив десятиліття на розробку платформ даних для регульованих наукових середовищ, де родовід, контекст і довіра не підлягають обговоренню. Наш підхід до ШІ відображає цю реальність: починати з фундаменту даних, на який можуть покладатися науковці, фахівці з даних та регулятори.
IDBS Polar забезпечує надійну, контекстно-орієнтовану магістраль передачі даних що з'єднує лабораторне виконання, інсайти та штучного інтелекту, зберігаючи при цьому наукову цілісність та відповідність вимогам законодавства.
Наукові дані, орієнтовані на контекст, мають вирішальне значення для надійної аналітики та штучного інтелекту, оскільки моделям потрібне експериментальне значення, а не лише результати.
Дані, орієнтовані на контекст, зберігають разом із результатами повний експериментальний контекст, включаючи протоколи, методи, умови, прилади, зразки та анотації. Це гарантує, що дані можна буде зрозуміти, повторно використати та перевірити ще довгий час після їх отримання.
У сфері штучного інтелекту та передової аналітики контекст забезпечує простежуваність, відтворюваність та пояснюваність. Це критично важливі вимоги в регульованих середовищах та середовищах, що відповідають стандартам GxP, де розуміння того, як було отримано результат, є настільки ж важливим, як і сам результат.
Платформа IDBS Polar реалізує підхід «Context-First» протягом усього життєвого циклу наукових даних, фіксуючи структурований контекст безпосередньо в процесі роботи та зберігаючи його під час переміщення даних із лабораторії до етапів формування звітності, подальшої аналітики та застосування штучного інтелекту.
https://www.idbs.com/polar/
