Whitepaper: Koneoppimisen parhaat käytännöt terveydenhuollossa ja biotieteissä

Asiakkaille, jotka haluavat ottaa käyttöön GxP-yhteensopivan ympäristön AWS:ssä tekoäly- (AI) ja koneoppimisjärjestelmille (ML) varten, olemme julkaisseet uuden selvityksen: Koneoppimisen parhaat käytännöt terveydenhuollossa ja biotieteissä.

Tämä raportti tarjoaa yleiskatsauksen turvallisuuteen ja hyviin ML-yhteensopivuuskäytäntöihin sekä ohjeita GxP-säänneltyjen AI/ML-järjestelmien rakentamiseen AWS-palveluita käyttämällä. Käsittelemme FDA:n esiin tuomat kohdat keskusteluasiakirja ja Hyvät koneoppimiskäytännöt (GMLP) ja hyödyntää myös AWS-resursseja: whitepaper GxP Systems AWS:ssä ja Koneoppimisobjektiivi AWS Well-Architected Frameworkista. Tiedote on kehitetty AWS:n lääke- ja lääkinnällisten laitteiden asiakkaista sekä AWS-kumppaneista saamamme kokemuksen ja palautteen perusteella, jotka tällä hetkellä käyttävät AWS-palveluita ML-mallien kehittämiseen.

Terveydenhuollon ja biotieteiden (HCLS) asiakkaat ottavat käyttöön AWS AI- ja ML-palvelut nopeammin kuin koskaan ennen, mutta he kohtaavat myös seuraavat sääntelyhaasteet käyttöönoton aikana:

• Turvallisen infrastruktuurin rakentaminen, joka noudattaa julkisen pilven parissa työskentelemistä koskevia tiukkoja sääntelyprosesseja ja mukautuu FDA:n AI- ja ML-kehykseen.
• AI/ML-yhteensopivien ratkaisujen tukeminen GxP-työkuormille, jotka kattavat seuraavat:
  • toistettavuus
  • Jäljitettävyys
  • Tietojen eheys
• ML-mallien seuranta parametrien ja tietojen erilaisten muutosten suhteen.
• Mallin epävarmuuden ja luotettavuuden kalibroinnin käsittely.

Meidän whitepaper, opit seuraavista aiheista:

• Miten AWS lähestyy ML:ää säännellyssä ympäristössä ja antaa ohjeita hyviin koneoppimiskäytäntöihin AWS-palveluita käyttämällä.
• Organisatorinen lähestymistapamme turvallisuuteen ja vaatimustenmukaisuuteen, joka tukee GxP-vaatimuksia osana jaetun vastuun malli.
• Kuinka toistaa työnkulun vaiheet, seurata mallin ja tietojoukon sukulinjaa ja luoda mallin hallinta ja jäljitettävyys.
• Kuinka seurata ja ylläpitää tietojen eheyttä ja laaduntarkistuksia tietojen ja mallien laadun poikkeamien havaitsemiseksi.
• Turvallisuuden ja vaatimustenmukaisuuden parhaat käytännöt AI/ML-mallien hallintaan AWS:ssä.
• Erilaisia ​​AWS-palveluita ML-mallien hallintaan säännellyssä ympäristössä.

AWS on omistautunut auttamaan sinua käyttämään menestyksekkäästi AWS-palveluita säännellyissä life science -ympäristöissä nopeuttaaksesi tutkimusta, kehitystä ja seuraavan sukupolven lääketieteellisten, terveys- ja hyvinvointiratkaisujen toimittamista.

Ota yhteyttä kysymyksiä AWS-palvelujen käytöstä AI/ML:ssä GxP-järjestelmissä. Saat lisätietoja pilven vaatimustenmukaisuudesta vierailemalla osoitteessa AWS-vaatimustenmukaisuus. Voit myös tutustua seuraaviin resursseihin:

• AWS:n jaetun vastuun mallin soveltaminen GxP-ratkaisuun
• GxP-yhteensopivuuden automatisointi pilvessä: parhaat käytännöt ja arkkitehtuuriohjeet
• Tekoälyn ja ML:n toiminnalliset parhaat käytännöt
• Esittelyssä hyvin suunniteltu koneoppimisen viitekehys
• Koneoppimisobjektiivi

Tietoja Tekijät

Susant Mallick on alan asiantuntija ja digitaalinen evankelista AWS:n Global Healthcare and Life-Sciences -käytännössä. Hänellä on yli 20 vuoden kokemus Life Science -teollisuudesta työskentelystä biolääkealan ja lääkinnällisten laitteiden yritysten kanssa Pohjois-Amerikassa, APAC- ja EMEA-alueilla. Hän on rakentanut monia Digital Health Platform- ja Patient Engagement -ratkaisuja mobiilisovelluksen, AI/ML:n, IoT:n ja muiden teknologioiden avulla asiakkaille eri terapeuttisilla aloilla. Hän on koulutukseltaan B.Tech sähköinsinööri ja MBA rahoitusalalla. Hänen ajatusjohtajuutensa ja alan asiantuntemuksensa ansaitsivat monia tunnustuksia lääkealan foorumeilla.

Sai Sharanya Nalla on vanhempi datatutkija AWS Professional Services -palvelussa. Hän työskentelee asiakkaiden kanssa kehittääkseen ja toteuttaakseen AI/ML- ja HPC-ratkaisuja AWS:ssä. Vapaa-ajallaan hän kuuntelee podcasteja ja äänikirjoja, tekee pitkiä kävelylenkkejä ja osallistuu havainnollistamiseen.

• Coinsmart. Euroopan paras Bitcoin- ja kryptopörssi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. VAPAA PÄÄSY.
• CryptoHawk. Altcoinin tutka. Ilmainen kokeilu.
• Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/whitepaper-machine-learning-best-practices-in-healthcare-and-life-sciences/