White paper: Machine Learning Best Practices in Healthcare and Life Sciences

Pentru clienții care doresc să implementeze un mediu compatibil GxP pe AWS pentru sisteme de inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML), am lansat o nouă lucrare albă: Cele mai bune practici de învățare automată în domeniul sănătății și științele vieții.

Această lucrare albă oferă o privire de ansamblu asupra securității și a bunelor practici de conformitate cu ML și îndrumări privind construirea sistemelor AI/ML reglementate de GxP folosind serviciile AWS. Acoperim punctele ridicate de FDA lucrare de discuții și Bune practici de învățare automată (GMLP), în timp ce extrage din resursele AWS: cartea albă Sisteme GxP pe AWS si Lentila de învățare automată din cadrul AWS Well-Architected Framework. Documentul alb a fost elaborat pe baza experienței noastre și a feedback-ului nostru cu clienții AWS de produse farmaceutice și dispozitive medicale, precum și pe partenerii AWS, care utilizează în prezent serviciile AWS pentru a dezvolta modele ML.

Clienții din domeniul sănătății și științele vieții (HCLS) adoptă serviciile AWS AI și ML mai repede decât oricând, dar se confruntă și cu următoarele provocări de reglementare în timpul implementării:

• Construirea unei infrastructuri sigure care să respecte procesele de reglementare stricte pentru lucrul pe cloudul public și alinierea la cadrul FDA pentru AI și ML.
• Sprijinirea soluțiilor activate AI/ML pentru sarcinile de lucru GxP care acoperă următoarele:
  • reproductibilitatea
  • Trasabilitatea
  • Integritatea datelor
• Monitorizarea modelelor ML cu privire la diferite modificări ale parametrilor și datelor.
• Gestionarea incertitudinii modelului și calibrarea încrederii.

În nostru whitepaper, înveți despre următoarele subiecte:

• Cum abordează AWS ML într-un mediu reglementat și oferă îndrumări despre bunele practici de învățare automată folosind serviciile AWS.
• Abordarea noastră organizațională a securității și conformității care acceptă cerințele GxP ca parte a model de responsabilitate partajată.
• Cum să reproduceți pașii fluxului de lucru, să urmăriți linia modelului și al setului de date și să stabiliți guvernarea și trasabilitatea modelului.
• Cum să monitorizați și să mențineți integritatea datelor și verificările calității pentru a detecta variațiile în calitatea datelor și a modelului.
• Cele mai bune practici de securitate și conformitate pentru gestionarea modelelor AI/ML pe AWS.
• Diverse servicii AWS pentru gestionarea modelelor ML într-un mediu reglementat.

AWS este dedicat să vă ajute să utilizați cu succes serviciile AWS în medii reglementate din știința vieții pentru a vă accelera cercetarea, dezvoltarea și livrarea următoarei generații de soluții medicale, de sănătate și de wellness.

Contact cu întrebări despre utilizarea serviciilor AWS pentru AI/ML în sistemele GxP. Pentru a afla mai multe despre conformitatea în cloud, vizitați Conformitate AWS. De asemenea, puteți consulta următoarele resurse:

• Aplicarea modelului de responsabilitate comună AWS la soluția dvs. GxP
• Automatizarea conformității GxP în cloud: cele mai bune practici și linii directoare pentru arhitectură
• Cele mai bune practici operaționale pentru AI și ML
• Prezentarea cadrului bine arhitecturat pentru învățarea automată
• Lentila de învățare automată

Despre Autori

Susant Mallick este specialist în industrie și evanghelist digital în practica AWS Global Healthcare și Life-Sciences. Are peste 20 de ani de experiență în industria științei vieții, lucrând cu companii biofarmaceutice și de dispozitive medicale din America de Nord, APAC și regiunile EMEA. El a construit multe platforme de sănătate digitală și soluții de implicare a pacienților folosind aplicații mobile, AI/ML, IoT și alte tehnologii pentru clienții din diferite domenii terapeutice. El deține o diplomă B.Tech în Inginerie Electrică și MBA în Finanțe. Conducerea sa de gândire și expertiza în industrie i-au câștigat multe premii pe forumurile din industria farmaceutică.

Sai Sharanya Nalla este Data Scientist Sr. la AWS Professional Services. Ea lucrează cu clienții pentru a dezvolta și implementa soluții AI/ML și HPC pe AWS. În timpul liber, îi place să asculte podcasturi și cărți audio, să facă plimbări lungi și să se implice în activități de informare.

• Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/whitepaper-machine-learning-best-practices-in-healthcare-and-life-sciences/