เร่งสร้างความก้าวหน้าในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตสำหรับผลิตภัณฑ์ยาด้วย AI ที่เชื่อถือได้

เร่งกระบวนการค้นหาโมเลกุลใหม่สำหรับการพัฒนายาด้วย AI ลดขั้นตอนทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• การตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• ข้อมูลเชิงลึกที่น่าเชื่อถือ
• ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและอัตราความสำเร็จในการค้นพบยา
• ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อระบุกลุ่มเป้าหมายของยาและคาดการณ์ปฏิกิริยาจากการใช้ยา
• ใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเติมเต็มข้อมูลที่ขาดหายไป จำลองการทดลอง และปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย

AI ช่วยได้อย่างไร:

• วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ AI เพื่อระบุกลุ่มเป้าหมายของยาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
• สร้างและใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจปฏิกิริยาในระดับโมเลกุล
• คาดการณ์ความปลอดภัยและประสิทธิภาพของยาที่อยู่ระหว่างการพัฒนา เพื่อช่วยจัดลำดับความสำคัญของสารประกอบและทำให้ขั้นตอนการทดสอบในช่วงพรีคลินิกมีความคล่องตัวยิ่งขึ้น

โมเดล AI ช่วยให้:

• ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยเปิดโอกาสให้สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกได้มากขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น
• อัลกอริธึมต่างๆ จะอิงตามความเกี่ยวข้องทางวิทยาศาสตร์
• โมเดลช่วยปรับปรุงกระบวนการพัฒนายาได้อย่างมีนัยสำคัญ

ใช้ AI และ LLM เพื่อทำให้กระบวนการเตรียมความพร้อมสำหรับ FDA เป็นไปโดยอัตโนมัติและรวดเร็วยิ่งขึ้น และช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนการสร้างและการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน ตลอดจนการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• ลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตนเอง เร่งกระบวนการส่งข้อมูล และจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนจากระบบ OMICS และอุปกรณ์สุขภาพดิจิทัล
• เพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด
• ปรับปรุงความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด และช่วยส่งเสริมการปฏิบัติตามกฎระเบียบในการทดลองทางการแพทย์
• เร่งกระบวนการส่งเอกสารและปรับปรุงคุณภาพเอกสารให้ดียิ่งขึ้น
• ให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เพื่อการแปลงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเมตาดาต้า
• LLMs
• ระบบอัตโนมัติและการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
• เฟรมเวิร์กแบบหลายตัวแทน

AI ช่วยได้อย่างไร:

• ช่วยให้สามารถอัปเดตโมเดลการจัดตารางข้อมูลการศึกษา (SDTM) และโมเดลข้อมูลการวิเคราะห์ (ADaM) ได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้ไม่ต้องเขียนโค้ด และสนับสนุนให้เกิดการตรวจสอบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
• สร้างระบบอัตโนมัติสำหรับการตรวจสอบโค้ดและผลลัพธ์ ซึ่งช่วยลดการตรวจสอบความถูกต้องด้วยตนเอง
• ตรวจหาความไม่สอดคล้องกันและสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์การตรวจสอบความถูกต้อง
• ลดเวลาในการสร้างตาราง รายการ และตัวเลข (TLF) ช่วยให้ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และเพิ่มความโปร่งใสของข้อมูล

โมเดล AI ช่วยให้:

• การสร้างและการจัดการการกำหนดค่า SDTM, ADaM และ TLF/ADRG แบบอัตโนมัติ
• การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยใช้ AI ช่วย
• ตรรกะการตรวจจับข้อผิดพลาดและการตรวจสอบความถูกต้องแบบอัตโนมัติ
• การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ การตรวจจับความผิดปกติ และการสร้างเอกสารอัตโนมัติ
• ข้อมูลเชิงลึกในเชิงกลยุทธ์สำหรับสถาปัตยกรรมการแปลง SDTM, ADaM และ TLF/ADRG

เพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยทางการแพทย์พร้อมทั้งปกป้องความปลอดภัยของผู้เข้าร่วมการศึกษาด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยใช้ AI และ Digital Twin

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• เพิ่มความปลอดภัย
• เร่งให้เกิดนวัตกรรม
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• ตัวแทน AI สามารถรายงานสัญญาณบ่งชี้เบื้องต้นของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์และแนะนำการปรับเปลี่ยนขั้นตอนการปฏิบัติงานได้แบบเรียลไทม์
• มีการใช้ Digital Twin เพื่อจำลองปฏิกิริยาจากการใช้ยา ระบุยาที่อาจนำกลับมาใช้ใหม่ และทำความเข้าใจแนวทางการรักษาอื่นๆ สำหรับผู้ป่วย
• ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุว่ากลุ่มผู้ป่วยกลุ่มใดจะตอบสนองต่อยาในอนาคตได้ดีที่สุด

AI ช่วยได้อย่างไร:

• เสริมสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับโรค กลุ่มผู้ป่วย ปฏิกิริยาจากการใช้ยา และประสิทธิภาพของยา
• เร่งรัดการวิจัยทางการแพทย์พร้อมทั้งรับประกันความปลอดภัยของผู้ป่วย
• ตัวแทน AI สามารถปกป้องความปลอดภัยของผู้เข้าร่วมการทดลองทางการแพทย์ได้ เนื่องจากมีการฝังระบบอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติเข้ากับกระบวนการออกแบบ ติดตาม และการตัดสินใจเกี่ยวกับการวิจัยทางการแพทย์

โมเดล AI ช่วยให้:

• Digital Twin เป็นเครื่องมือสำคัญในการจำลองสถานการณ์ที่นักวิจัยใช้เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงและปรับปรุงขั้นตอนการทดลองให้เหมาะสมก่อนที่จะนำการรักษาที่ทดลองไปใช้กับผู้ป่วยจริง
• โมเดลเชิงคาดการณ์ช่วยระบุว่ากลุ่มผู้ป่วยกลุ่มใดมีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์หรือได้รับอันตรายจากการรักษามากที่สุด วิธีนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าแทรกแซงได้เร็วขึ้น ส่งผลให้เกิดความปลอดภัยมากขึ้นโดยที่ยังคงรักษาความสมบูรณ์ของการทดลองไว้

กลุ่มควบคุมแบบขยายเป็นทางเลือกแทนกลุ่มควบคุมแบบดั้งเดิมในการทดลองทางการแพทย์ โดยแทนที่จะให้ผู้ป่วยเข้าร่วมกลุ่มยาหลอกหรือกลุ่มที่ได้รับการรักษาตามมาตรฐาน นักวิจัยจะใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เช่น ข้อมูลจากการทดลองทางการแพทย์ในอดีต ข้อมูลจริง หรือข้อมูลสังเคราะห์ เพื่อจำลองกลุ่มควบคุม

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• จำลองกลุ่มควบคุมเมื่อไม่สามารถใช้กลุ่มควบคุมแบบดั้งเดิมได้เนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพอ หรือมีเวลาจำกัดและมีข้อกังวลด้านจริยธรรม ตัวอย่างเช่น กลุ่มควบคุมแบบขยายมีความสำคัญอย่างยิ่งในการทดลองทางการแพทย์สำหรับโรคหายาก ภาวะที่เป็นอันตรายถึงชีวิต และเนื้องอกวิทยา

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• เราใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเทียมในการขยายกลุ่มควบคุม ซึ่งข้อมูลนี้เลียนแบบข้อมูลผู้ป่วยจริงแต่จะไม่ตรงกับบุคคลจริง
• ตัวแทน AI สามารถประมวลผลข้อมูลจริง (RWD) จำนวนมาก จับคู่ผู้ป่วยในกลุ่มที่ได้รับการรักษาเข้ากับผู้ป่วยที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันจากข้อมูลการทดลองในอดีต และจำลองผลลัพธ์สำหรับกลุ่มควบคุมแบบขยาย
• ตัวแทน AI สร้าง Digital Twin เพื่อจำลองผู้ป่วยภายใต้สภาวะควบคุม

AI ช่วยได้อย่างไร:

• ข้อมูลสังเคราะห์สามารถเติมเต็มข้อมูลที่ขาดหายไปได้โดยการจำลองข้อมูลผู้ป่วยที่มีจำนวนน้อยในชุดข้อมูลจริง เพื่อเพิ่มความหลากหลายและความน่าเชื่อถือของกลุ่มควบคุม
• ชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI ช่วยให้นักวิจัยสามารถจำลองสถานการณ์การทดลองได้หลายพันแบบก่อนที่จะรับผู้ป่วยแต่ละรายเข้าร่วมการทดลอง วิธีนี้ช่วยเร่งกระบวนการออกแบบการทดลองโดยลดอัตราความล้มเหลวและเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบ
• การลดความจำเป็นในการใช้กลุ่มยาหลอกและกลุ่มควบคุมแบบขยายจะช่วยให้ผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นได้รับการรักษาที่อาจช่วยให้รอดชีวิต โดยที่ยังคงความถูกต้องทางหลักวิทยาศาสตร์ไว้
• มีการใช้กลุ่มควบคุมสังเคราะห์เพื่อสนับสนุนการอนุมัติยาอย่างรวดเร็วโดยองค์การอาหารและยา (FDA) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ไม่สามารถทำการทดลองที่ควบคุมแบบสุ่ม (RCT) ได้
• ขณะนี้กำลังมีการนำเทคโนโลยี Digital Twin หรือการจำลองผู้ป่วยแบบเสมือนจริง มาใช้เพื่อจำลองปฏิกิริยาที่เกิดขึ้นจากการใช้ยาและคาดการณ์ผลข้างเคียงในระดับกว้าง

โมเดล AI ช่วยให้:

• SAS Data Maker สร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงโดยใช้โมเดลและเทคนิค AI หลากหลายแบบ
• โมเดลเหล่านี้จะประเมินว่าข้อมูลสังเคราะห์มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลต้นฉบับมากน้อยเพียงใด โดยที่ยังคงยึดถือเกณฑ์ด้านความเป็นส่วนตัว
• โมเดลเหล่านี้จะประเมินตัวชี้วัดความคล้ายคลึง คะแนนความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว และตัวบ่งชี้คุณภาพข้อมูลสังเคราะห์ ซึ่งรวมถึงเทคนิค SMOTE (เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเกินสัดส่วนของกลุ่มที่มีจำนวนน้อยแบบสังเคราะห์), สถาปัตยกรรม GAN (Generative Adversarial Networks) และโมเดลการให้คะแนนความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความคล้ายคลึง

ใช้โมเดลเพื่อปรับปรุงกระบวนการจัดทำระเบียบวิธีการทดลองทางการแพทย์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยการถ่ายโอนข้อมูลและทำให้เอกสาร "พร้อมสำหรับการจัดทำระเบียบวิธี" เพื่อให้เหมาะสมกับเทมเพลต ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาในการร่างเอกสารเองลงหลายชั่วโมงสำหรับผู้จัดการโครงการทางการแพทย์ ผู้ออกแบบการทดลอง และหัวหน้าทีมแพทย์

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• เร่งให้เกิดนวัตกรรม
• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้มากขึ้นด้วยระบบอัตโนมัติและกระบวนการทำงานที่เป็นระบบและมีการบันทึกไว้อย่างชัดเจน

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• หลักสูตร LLM ช่วยให้นักวิจัยและผู้สร้างระเบียบวิธีสามารถสร้างเอกสารและเนื้อหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
• LLM ขนาดเล็กช่วยให้ผู้สร้างระเบียบวิธีใช้กรอบบริบทที่จำกัดและเฉพาะเจาะจงในการสร้างเทมเพลตระเบียบวิธี
• การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดช่วยมอบเวิร์กโฟลว์ที่โปร่งใสและเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดทางธุรกิจและช่วยเป็นแนวทางให้กับตัวแทน AI

AI ช่วยได้อย่างไร:

• โมเดล LLM และโมเดลภาษาขนาดเล็กสามารถปรับแต่งให้สอดคล้องกับกฎระเบียบต่างๆ ได้
• นักวิจัยสามารถสร้าง แก้ไข และอัปเดตระเบียบวิธีได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ลงได้

โมเดล AI ช่วยให้:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่และขนาดเล็กช่วยลดขั้นตอนการพัฒนาระเบียบวิธี ทำให้ผู้สร้างประหยัดเวลาอันมีค่าได้
• โมเดลภาษาขนาดใหญ่และขนาดเล็กช่วยในการเติมข้อมูลลงในเทมเพลตและสร้างองค์ประกอบของระเบียบวิธีโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้มากขึ้น
• โมเดลภาษาขนาดใหญ่และขนาดเล็กช่วยปรับแต่งระเบียบวิธีให้เหมาะสมเพื่อสนับสนุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

สร้างแชทบอทเพื่อสื่อสารกับผู้ป่วย สถานที่ทำการวิจัย นักวิจัย และทีมวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพและได้ผลมากยิ่งขึ้น

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• แก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น
• พัฒนาประสิทธิภาพการบริการลูกค้า
• รองรับการติดต่อแบบส่วนตัวทุกวันตลอด 24 ชั่วโมงสำหรับกลุ่มผู้ป่วยและสมาชิกจำนวนมาก

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• มีการใช้ LLM และการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อฝึกแชทบอทให้สามารถสื่อสารกับผู้ป่วยและทีมวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดช่วยเพิ่มคุณภาพการมีส่วนร่วม

AI ช่วยได้อย่างไร:

• เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและปรับปรุงผลที่ได้จากการมีส่วนร่วม
• เพิ่มความพึงพอใจของผู้ป่วย สถานที่ทำการวิจัย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย พร้อมทั้งรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
• เตรียมพร้อมให้ดียิ่งขึ้นเพื่อตอบสนองอย่างรวดเร็วเมื่อเกิดความปั่นป่วนและความไม่แน่นอน

โมเดล AI ช่วยให้:

• AI เชิงสนทนาช่วยให้สามารถปรับขยายการสนับสนุนได้ ใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย LLM และ SLM เพื่อมอบการสนับสนุนทุกวันตลอด 24 ชั่วโมงแก่ผู้ป่วย สถานที่ทำการวิจัย และทีมวิจัย โดยตอบคำถามเกี่ยวกับผลข้างเคียง โลจิสติกส์ เอกสารเกี่ยวกับขั้นตอนการปฏิบัติงาน และอื่นๆ
• การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดช่วยให้ตัวแทนสามารถติดต่อสื่อสารได้ตรงประเด็น ตัวแทน AI แบบฝังจะแบ่งกลุ่มผู้ป่วยตามพฤติกรรมและความเสี่ยง ให้คะแนนเพื่อประเมินความเป็นไปได้ในการให้ความช่วยเหลือ และแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเฉพาะบุคคลให้กับทีมดูแลรักษา
• ตัวแทน AI ช่วยเสริมประสิทธิภาพให้กับเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะที่จะระบุกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง ดำเนินการคัดกรองและติดตามผลโดยอัตโนมัติ และเรียนรู้จากผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการประสานงานและลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตนเอง
• ระบบ AI ทุกระบบมีการกำกับดูแลในตัวโดยมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง เช่น การกำกับดูแลโดยมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง ความสามารถในการอธิบาย ความสามารถในการตรวจสอบ และการปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบ เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ใช้แชทบอทและตัวแทน AI ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังระดับ SKU และปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์อย่างยืดหยุ่นโดยอิงตามการคาดการณ์ความต้องการที่อัปเดตแล้ว

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง
• คาดการณ์สต็อกสินค้าด้วยความแม่นยำสูง
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
• ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล จดจำรูปแบบ และปรับตัวอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สามารถคาดการณ์สต็อกสินค้าและประเมินความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำโดยอัตโนมัติ
• GenAI ใช้โมเดลภาษาขนาดเล็กและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งช่วยให้การโต้ตอบมีประสิทธิภาพและเป็นธรรมชาติ โดยการทำความเข้าใจข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน สร้างการตอบสนองตามบริบท และทำให้งานด้านการสื่อสารเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยวิธีการที่ใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า
• การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดช่วยมอบเวิร์กโฟลว์ที่โปร่งใสและเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดทางธุรกิจและช่วยเป็นแนวทางให้กับตัวแทน AI

AI ช่วยได้อย่างไร:

• ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากระดับสินค้าคงคลังได้รับการปรับให้เหมาะสมตามการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ลดของเสีย ประหยัดต้นทุน และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมให้ดีขึ้น
• โมเดลเหล่านี้ช่วยปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสมโดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ระยะเวลานำส่ง ต้นทุนการจัดเก็บ วันหมดอายุ และความน่าเชื่อถือของซัพพลายเออร์ เพื่อให้มั่นใจว่ามีสินค้าในปริมาณที่เหมาะสมพร้อมจำหน่ายเมื่อจำเป็น

โมเดล AI ช่วยให้:

• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต แนวโน้มตามช่วงเวลาต่างๆ และปัจจัยภายนอก เช่น ความต้องการของตลาดและการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น วิธีนี้ช่วยป้องกันไม่ให้สินค้าหมดสต็อกหรือล้นสต็อก
• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่องโดยอาศัยข้อมูลใหม่ๆ ที่ป้อนเข้ามา ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์เมื่อสภาวะตลาด ความต้องการสินค้า หรือปัจจัยในห่วงโซ่อุปทานเปลี่ยนแปลงไป
• โมเดลจะตรวจสอบและประเมินความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง เช่น การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน การเปลี่ยนแปลงของความต้องการ หรือความล่าช้าของซัพพลายเออร์ โดยจะจัดทำการประเมินความเสี่ยงที่ยืดหยุ่นแบบเรียลไทม์
• ตัวแทน AI จัดการสินค้าคงคลังและคาดการณ์การหยุดชะงักต่างๆ
• ตัวแทน AI จะทำการสั่งซื้อจากผู้ให้บริการโดยอัตโนมัติ และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน

ใช้ตัวแทน AI และ NLP เพื่อทำให้การดึงข้อมูลและคัดกรองกลุ่มผู้ป่วยจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ

คุณค่าของโซลูชั่นนี้:

• สร้างหลักฐานที่อิงความจริงให้มากขึ้น
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
• ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการสรรหาบุคลากร
• ปกป้องความปลอดภัยของผู้ป่วย
• รองรับวิธีการทดลองแบบกระจายศูนย์
• ให้มนุษย์เปลี่ยนไปรับผิดชอบงานที่สร้างมูลค่าสูง

เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:

• ตัวแทน AI ในระบบที่มีหลายตัวแทนจะช่วยปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและสร้างกระบวนการตรวจสอบ
• ใช้ NLP เพื่อแปลงข้อมูลรูปแบบที่ไม่เป็นมาตรฐานให้เข้ากับบริบท เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการวิเคราะห์
• ใช้ NLP เพื่อเร่งการระบุลักษณะของผู้ป่วย

AI ช่วยได้อย่างไร:

• วิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่หลากหลายและสร้างคำสั่งค้นหาอัตโนมัติโดยใช้ NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการสร้างกลุ่มตัวอย่างสำหรับการศึกษาทางการแพทย์
• ลดเวลาและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการสร้างกลุ่มตัวอย่างสำหรับการทดลองทางการแพทย์ การวิจัยผลลัพธ์ และการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติการ

โมเดล AI ช่วยให้:

• NLP มีบทบาทสำคัญในการสร้างกลุ่มผู้ป่วยโดยการทำให้กระบวนการดึงข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ปรับปรุงความแม่นยำของคำจำกัดความของกลุ่มผู้ป่วย และช่วยให้สามารถบูรณาการแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้
• เมื่อเทคโนโลยี AI ก้าวหน้าขึ้น AI จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการวิจัย ปรับปรุงกระบวนการทดลองทางการแพทย์ และปรับปรุงผลลัพธ์การรักษาผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น
• ตัวแทน AI สำหรับการคัดเลือกผู้ป่วยจะสแกนบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และโซเชียลมีเดียเพื่อระบุผู้เข้าร่วมที่มีคุณสมบัติเหมาะสม
• ตัวแทน AI สำหรับการคัดเลือกผู้เข้าร่วมจะวิเคราะห์ไบโอมาร์กเกอร์และภาวะร่วมของโรคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดกลุ่มผู้เข้าร่วมการวิจัย