श्वेतपत्र: स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान में मशीन लर्निंग सर्वोत्तम अभ्यास

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) सिस्टम के लिए एडब्ल्यूएस पर जीएक्सपी-अनुरूप वातावरण लागू करने के इच्छुक ग्राहकों के लिए, हमने एक नया श्वेतपत्र जारी किया है: हेल्थकेयर और जीवन विज्ञान में मशीन लर्निंग की सर्वोत्तम प्रथाएँ.

यह श्वेतपत्र AWS सेवाओं का उपयोग करके GxP-विनियमित AI/ML सिस्टम के निर्माण पर सुरक्षा और अच्छे ML अनुपालन प्रथाओं और मार्गदर्शन का अवलोकन प्रदान करता है। हम एफडीए द्वारा उठाए गए बिंदुओं को कवर करते हैं चर्चा पत्र और अच्छी मशीन लर्निंग प्रथाएँ (जीएमएलपी) जबकि एडब्ल्यूएस संसाधनों से भी लिया गया है: श्वेतपत्र AWS पर GxP सिस्टम और मशीन लर्निंग लेंस AWS वेल-आर्किटेक्टेड फ्रेमवर्क से। श्वेतपत्र को AWS फार्मास्युटिकल और मेडिकल डिवाइस ग्राहकों के साथ-साथ AWS भागीदारों के साथ हमारे अनुभव और फीडबैक के आधार पर विकसित किया गया था, जो वर्तमान में ML मॉडल विकसित करने के लिए AWS सेवाओं का उपयोग कर रहे हैं।

हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज (एचसीएलएस) ग्राहक पहले से कहीं अधिक तेजी से एडब्ल्यूएस एआई और एमएल सेवाओं को अपना रहे हैं, लेकिन कार्यान्वयन के दौरान उन्हें निम्नलिखित नियामक चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है:

• एक सुरक्षित बुनियादी ढांचे का निर्माण करना जो सार्वजनिक क्लाउड पर काम करने के लिए कठोर नियामक प्रक्रियाओं का अनुपालन करता है और एआई और एमएल के लिए एफडीए ढांचे के अनुरूप है।
• निम्नलिखित को कवर करने वाले GxP वर्कलोड के लिए AI/ML-सक्षम समाधानों का समर्थन करना:
  • reproducibility
  • सुराग लग सकना
  • डेटा अखंडता
• मापदंडों और डेटा में विभिन्न परिवर्तनों के संबंध में एमएल मॉडल की निगरानी करना।
• मॉडल अनिश्चितता और आत्मविश्वास अंशांकन को संभालना।

हमारे में श्वेतपत्र, आप निम्नलिखित विषयों के बारे में सीखते हैं:

• AWS एक विनियमित वातावरण में ML से कैसे संपर्क करता है और AWS सेवाओं का उपयोग करके अच्छी मशीन लर्निंग प्रथाओं पर मार्गदर्शन प्रदान करता है।
• सुरक्षा और अनुपालन के लिए हमारा संगठनात्मक दृष्टिकोण जो GxP आवश्यकताओं का समर्थन करता है साझा जिम्मेदारी मॉडल.
• वर्कफ़्लो चरणों को कैसे पुन: उत्पन्न करें, मॉडल और डेटासेट वंशावली को ट्रैक करें, और मॉडल गवर्नेंस और ट्रैसेबिलिटी स्थापित करें।
• डेटा और मॉडल गुणवत्ता में अंतर का पता लगाने के लिए डेटा अखंडता और गुणवत्ता जांच की निगरानी और रखरखाव कैसे करें।
• AWS पर AI/ML मॉडल के प्रबंधन के लिए सुरक्षा और अनुपालन सर्वोत्तम अभ्यास।
• विनियमित वातावरण में एमएल मॉडल के प्रबंधन के लिए विभिन्न एडब्ल्यूएस सेवाएं।

AWS आपके अनुसंधान, विकास और अगली पीढ़ी के चिकित्सा, स्वास्थ्य और कल्याण समाधानों के वितरण में तेजी लाने के लिए विनियमित जीवन विज्ञान वातावरण में AWS सेवाओं का सफलतापूर्वक उपयोग करने में आपकी सहायता करने के लिए समर्पित है।

हमसे संपर्क करें GxP सिस्टम में AI/ML के लिए AWS सेवाओं का उपयोग करने के बारे में प्रश्नों के साथ। क्लाउड में अनुपालन के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां जाएं एडब्ल्यूएस अनुपालन. आप निम्नलिखित संसाधन भी देख सकते हैं:

• अपने GxP समाधान में AWS साझा उत्तरदायित्व मॉडल लागू करना
• क्लाउड में GxP अनुपालन को स्वचालित करना: सर्वोत्तम अभ्यास और वास्तुकला दिशानिर्देश
• एआई और एमएल के लिए परिचालन संबंधी सर्वोत्तम अभ्यास
• मशीन लर्निंग के लिए वेल-आर्किटेक्टेड फ्रेमवर्क का परिचय
• मशीन लर्निंग लेंस

लेखक के बारे में

सुसान्त मल्लिक AWS के ग्लोबल हेल्थकेयर और लाइफ-साइंसेज अभ्यास में एक उद्योग विशेषज्ञ और डिजिटल प्रचारक हैं। उनके पास उत्तरी अमेरिका, एपीएसी और ईएमईए क्षेत्रों में बायोफार्मास्युटिकल और चिकित्सा उपकरण कंपनियों के साथ काम करने का जीवन विज्ञान उद्योग में 20+ से अधिक वर्षों का अनुभव है। उन्होंने विभिन्न चिकित्सीय क्षेत्रों में ग्राहकों के लिए मोबाइल ऐप, एआई/एमएल, आईओटी और अन्य तकनीकों का उपयोग करके कई डिजिटल स्वास्थ्य प्लेटफ़ॉर्म और रोगी सहभागिता समाधान बनाए हैं। उनके पास इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में बी.टेक और फाइनेंस में एमबीए की डिग्री है। उनके विचार नेतृत्व और उद्योग विशेषज्ञता ने फार्मा उद्योग मंचों पर कई प्रशंसाएं अर्जित कीं।

साईं शरण्य नल्ला AWS प्रोफेशनल सर्विसेज में सीनियर डेटा साइंटिस्ट हैं। वह AWS पर AI/ML और HPC समाधान विकसित करने और लागू करने के लिए ग्राहकों के साथ काम करती है। अपने खाली समय में, वह पॉडकास्ट और ऑडियोबुक सुनना, लंबी सैर करना और आउटरीच गतिविधियों में शामिल होना पसंद करती हैं।

• कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
• क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/whitepaper-machine-learning-best-practices-in-healthcare-and-life-sciences/