인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 시스템을 위해 AWS에서 GxP 호환 환경을 구현하려는 고객을 위해 우리는 새로운 백서를 발표했습니다. 의료 및 생명 과학 분야의 기계 학습 모범 사례.
이 백서는 AWS 서비스를 사용하여 GxP 규제 AI/ML 시스템 구축에 대한 보안 및 모범적인 ML 규정 준수 사례와 지침에 대한 개요를 제공합니다. FDA가 제기한 사항을 다룹니다. 토론 종이 및 좋은 기계 학습 사례 (GMLP) AWS 리소스에서도 활용: 백서 AWS의 GxP 시스템 그리고 기계 학습 렌즈 AWS Well-Architected 프레임워크에서. 이 백서는 현재 AWS 서비스를 사용하여 ML 모델을 개발하고 있는 AWS 제약 및 의료 기기 고객과 AWS 파트너의 경험과 피드백을 바탕으로 개발되었습니다.
의료 및 생명과학(HCLS) 고객은 그 어느 때보다 빠르게 AWS AI 및 ML 서비스를 채택하고 있지만 구현 과정에서 다음과 같은 규제 문제에도 직면하고 있습니다.
- 퍼블릭 클라우드 작업을 위한 엄격한 규제 프로세스를 준수하고 AI 및 ML에 대한 FDA 프레임워크에 부합하는 보안 인프라를 구축합니다.
- 다음을 포함하는 GxP 워크로드용 AI/ML 지원 솔루션을 지원합니다.
- 재현성
- 추적
- 데이터 무결성
- 매개변수 및 데이터의 다양한 변경 사항과 관련하여 ML 모델을 모니터링합니다.
- 모델 불확실성 및 신뢰도 교정을 처리합니다.
우리의 백서에서는 다음 주제에 대해 알아봅니다.
- AWS가 규제된 환경에서 ML에 접근하는 방법과 AWS 서비스를 사용하여 좋은 기계 학습 사례에 대한 지침을 제공하는 방법입니다.
- GxP 요구 사항을 지원하는 보안 및 규정 준수에 대한 조직적 접근 방식 책임 분담 모델.
- 워크플로 단계를 재현하고, 모델 및 데이터세트 계보를 추적하고, 모델 거버넌스 및 추적성을 설정하는 방법입니다.
- 데이터 및 모델 품질의 드리프트를 감지하기 위해 데이터 무결성 및 품질 검사를 모니터링하고 유지하는 방법입니다.
- AWS에서 AI/ML 모델을 관리하기 위한 보안 및 규정 준수 모범 사례입니다.
- 규제된 환경에서 ML 모델을 관리하기 위한 다양한 AWS 서비스입니다.
AWS는 규제된 생명 과학 환경에서 AWS 서비스를 성공적으로 사용하여 차세대 의료, 건강 및 웰니스 솔루션에 대한 연구, 개발 및 제공을 가속화하도록 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다.
문의하기 GxP 시스템에서 AI/ML용 AWS 서비스를 사용하는 방법에 대한 질문이 있습니다. 클라우드의 규정 준수에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. AWS 규정 준수. 다음 리소스도 확인할 수 있습니다.
- GxP 솔루션에 AWS 공동 책임 모델 적용
- 클라우드에서 GxP 규정 준수 자동화: 모범 사례 및 아키텍처 지침
- AI 및 ML에 대한 운영 모범 사례
- 머신러닝을 위한 Well-Architected 프레임워크 소개
- 기계 학습 렌즈
저자에 관하여
수잔트 말릭 AWS의 글로벌 의료 및 생명 과학 분야의 업계 전문가이자 디지털 전도사입니다. 그는 북미, APAC 및 EMEA 지역의 바이오제약 및 의료기기 회사와 협력하여 생명과학 업계에서 20년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. 그는 다양한 치료 분야의 고객을 위해 모바일 앱, AI/ML, IoT 및 기타 기술을 사용하여 많은 디지털 건강 플랫폼 및 환자 참여 솔루션을 구축했습니다. 그는 전기 공학 학사 학위와 금융 MBA를 취득했습니다. 그의 사고 리더십과 업계 전문 지식은 제약 산업 포럼에서 많은 찬사를 받았습니다.
사이 샤란야 날라 AWS Professional Services의 수석 데이터 과학자입니다. 그녀는 고객과 협력하여 AWS에서 AI/ML 및 HPC 솔루션을 개발하고 구현합니다. 여가 시간에는 팟캐스트와 오디오북 듣기, 긴 산책, 봉사활동 참여를 즐깁니다.
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