Accenture creează o soluție de creație a documentelor de reglementare folosind serviciile AI generative AWS | Amazon Web Services

Această postare este scrisă împreună cu Ilan Geller, Shuyu Yang și Richa Gupta de la Accenture.

Aducerea pe piață a unor noi medicamente inovatoare este un proces lung și riguros. Companiile se confruntă cu reglementări complexe și cerințe extinse de aprobare din partea organismelor de conducere precum Administrația SUA pentru Alimente și Medicamente (FDA). O parte cheie a procesului de depunere este crearea documentelor de reglementare, cum ar fi Document tehnic comun (CTD), un document format standard cuprinzător pentru depunerea cererilor, amendamentelor, suplimentelor și rapoartelor către FDA. Acest document conține peste 100 de rapoarte tehnice extrem de detaliate create în timpul procesului de cercetare și testare a medicamentelor. Crearea manuală a CTD-urilor necesită o forță de muncă incredibil de intensă, necesitând până la 100,000 de ore pe an pentru o companie farmaceutică mare tipică. Procesul obositor de compilare a sutelor de documente este, de asemenea, predispus la erori.

Accenture a construit o soluție de creație a documentelor de reglementare folosind automate AI generativă care le permite cercetătorilor și testerilor să producă CTD-uri în mod eficient. Prin extragerea datelor cheie din rapoartele de testare, sistemul folosește Amazon SageMaker JumpStart și alte servicii AWS AI pentru a genera CTD-uri în formatul adecvat. Această abordare revoluționară comprimă timpul și efortul petrecut pentru crearea CTD. Utilizatorii pot revizui și ajusta rapid rapoartele generate de computer înainte de trimitere.

Datorită naturii sensibile a datelor și a efortului implicat, companiile farmaceutice au nevoie de un nivel mai ridicat de control, securitate și auditabilitate. Această soluție se bazează pe principiile și liniile directoare AWS Well-Architected pentru a activa cerințele de control, securitate și auditabilitate. Sistemul ușor de utilizat folosește și criptare pentru securitate.

Prin valorificarea AI generativă AWS, Accenture își propune să transforme eficiența pentru industriile reglementate, cum ar fi cele farmaceutice. Automatizarea procesului de documentare CTD frustrant accelerează aprobările de noi produse, astfel încât tratamentele inovatoare să poată ajunge la pacienți mai rapid. AI oferă un salt înainte major.

Această postare oferă o prezentare generală a unei soluții AI generative end-to-end dezvoltate de Accenture pentru crearea documentelor de reglementare folosind SageMaker JumpStart și alte servicii AWS.

Prezentare generală a soluțiilor

Accenture a creat o soluție bazată pe inteligență artificială care generează automat un document CTD în formatul necesar, împreună cu flexibilitatea pentru utilizatori de a revizui și edita conținutul generat. Valoarea preliminară este estimată la o reducere de 40-45% a timpului de creație.

Această soluție generativă bazată pe inteligență artificială extrage informații din rapoartele tehnice produse ca parte a procesului de testare și furnizează dosarul detaliat într-un format comun cerut de organele centrale de conducere. Utilizatorii examinează și editează documentele, acolo unde este necesar, și le transmit organelor centrale de conducere. Această soluție folosește modelele SageMaker JumpStart AI21 Jurassic Jumbo Instruct și AI21 Summarize pentru a extrage și a crea documentele.

Următoarea diagramă ilustrează arhitectura soluției.

Fluxul de lucru constă din următorii pași:

1. Un utilizator accesează instrumentul de creare a documentelor de reglementare din browserul computerului său.
2. O aplicație React este găzduită Amplificare AWS și este accesat de pe computerul utilizatorului (pentru DNS, utilizați Ruta Amazonului 53).
3. Aplicația React utilizează biblioteca de autentificare Amplify pentru a detecta dacă utilizatorul este autentificat.
4. Amazon Cognito oferă un grup local de utilizatori sau poate fi federat cu directorul activ al utilizatorului.
5. Aplicația folosește bibliotecile Amplify pentru Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și încarcă documente furnizate de utilizatori pe Amazon S3.
6. Aplicația scrie detaliile jobului (ID-ul jobului generat de aplicație și locația fișierului sursă Amazon S3) într-un Serviciul de coadă simplă Amazon coadă (Amazon SQS). Captează ID-ul mesajului returnat de Amazon SQS. Amazon SQS permite o arhitectură decuplată tolerantă la erori. Chiar dacă există unele erori de backend în timpul procesării unei sarcini, a avea o înregistrare a jobului în Amazon SQS va asigura reîncercări cu succes.
7. Folosind ID-ul jobului și ID-ul mesajului returnat de cererea anterioară, clientul se conectează la API-ul WebSocket și trimite ID-ul jobului și ID-ul mesajului la conexiunea WebSocket.
8. WebSocket declanșează un AWS Lambdas funcția, care creează o înregistrare în Amazon DynamoDB. Înregistrarea este o mapare cheie-valoare a ID-ului jobului (WebSocket) cu ID-ul conexiunii și ID-ul mesajului.
9. O altă funcție Lambda este declanșată cu un mesaj nou în coada SQS. Funcția Lambda citește ID-ul jobului și invocă un Funcții pas AWS flux de lucru pentru procesarea fișierelor de date.
10. Mașina de stare Step Functions invocă o funcție Lambda pentru a procesa documentele sursă. Codul funcției invocă Text Amazon pentru a analiza documentele. Datele de răspuns sunt stocate în DynamoDB. Pe baza cerințelor specifice cu prelucrarea datelor, acesta poate fi stocat și în Amazon S3 sau Amazon DocumentDB (cu compatibilitate cu MongoDB).
11. O funcție Lambda invocă API-ul Amazon Texttract DetectDocument pentru a analiza datele tabulare din documentele sursă și stochează datele extrase în DynamoDB.
12. O funcție Lambda procesează datele pe baza regulilor de mapare stocate într-un tabel DynamoDB.
13. O funcție Lambda invocă bibliotecile prompte și o serie de acțiuni folosind AI generativă cu un model de limbaj mare găzduit prin Amazon SageMaker pentru rezumarea datelor.
14. Funcția Lambda de redactare a documentelor scrie un document consolidat într-un folder procesat S3.
15. Funcția Lambda de apel invers al jobului preia detaliile conexiunii de apel invers din tabelul DynamoDB, transmițând ID-ul jobului. Apoi, funcția Lambda efectuează un apel invers către punctul final WebSocket și furnizează legătura documentului procesat de la Amazon S3.
16. O funcție Lambda șterge mesajul din coada SQS, astfel încât să nu fie reprocesat.
17. Un modul web generator de documente convertește datele JSON într-un document Microsoft Word, îl salvează și redă documentul procesat în browserul web.
18. Utilizatorul poate vizualiza, edita și salva documentele înapoi în compartimentul S3 din modulul web. Acest lucru ajută la revizuiri și corecții necesare, dacă este cazul.

Soluția folosește, de asemenea, notebook-uri SageMaker (etichetate T în arhitectura anterioară) pentru a efectua adaptarea domeniului, a ajusta modelele și a implementa punctele finale SageMaker.

Concluzie

În această postare, am prezentat modul în care Accenture folosește serviciile AI generative AWS pentru a implementa o abordare end-to-end către o soluție de creație de documente de reglementare. Această soluție la testarea timpurie a demonstrat o reducere cu 60-65% a timpului necesar pentru crearea CTD-urilor. Am identificat lacunele în platformele tradiționale de reglementare și inteligența generativă augmentată în cadrul său pentru timpi de răspuns mai rapid și îmbunătățim continuu sistemul în timp ce interacționăm cu utilizatorii din întreaga lume. Luați legătura cu echipa Centrului de excelență Accenture pentru a explora mai profund soluția și a o implementa pentru clienții dvs.

Acest program comun axat pe IA generativă va contribui la creșterea timpului până la valoare pentru clienții comuni ai Accenture și AWS. Efortul se bazează pe relația strategică de 15 ani dintre companii și utilizează aceleași mecanisme și acceleratoare dovedite construite de către Accenture AWS Business Group (AABG).

Conectați-vă cu echipa AABG la accentureaws@amazon.com pentru a genera rezultatele afacerii prin transformarea într-o întreprindere inteligentă de date pe AWS.

Pentru mai multe informații despre utilizarea AI generativă pe AWS Amazon Bedrock sau SageMaker, consultați AI generativă pe AWS: tehnologie și Începeți cu IA generativă pe AWS utilizând Amazon SageMaker JumpStart.

Puteţi, de asemenea, înscrieți-vă pentru buletinul informativ AWS generativ AI, care include resurse educaționale, bloguri și actualizări de servicii.

---

Despre Autori

Ilan Geller este Managing Director în practica de date și inteligență artificială la Accenture. El este Global AWS Partner Lead for Data and AI și Centrul pentru Advanced AI. Rolurile sale la Accenture s-au concentrat în primul rând pe proiectarea, dezvoltarea și livrarea de date complexe, AI/ML și, cel mai recent, soluții Generative AI.

Shuyu Yang este AI generativă și lider de livrare a modelelor lingvistice mari și, de asemenea, conduce echipele CoE (Centrul de excelență) Accenture AI (profesioniști AWS DevOps).

Richa Gupta este arhitect tehnologic la Accenture, care conduce diverse proiecte AI. Ea are peste 18 ani de experiență în arhitectura de soluții scalabile AI și GenAI. Domeniul ei de expertiză este pe arhitectura AI, soluții cloud și AI generativă. Ea joacă un rol instrumental în diverse activități de prevânzare.

Shikhar Kwatra este arhitect specializat în soluții AI/ML la Amazon Web Services, lucrând cu un integrator global de sisteme de top. El a câștigat titlul de unul dintre cei mai tineri inventatori indieni, cu peste 500 de brevete în domeniile AI/ML și IoT. Shikhar ajută la arhitectura, construirea și menținerea unor medii cloud scalabile și rentabile pentru organizație și sprijină partenerul GSI în construirea de soluții strategice pentru industrie pe AWS. Lui Shikhar îi place să cânte la chitară, să compună muzică și să practice mindfulness în timpul său liber.

Sachin Thakkar este arhitect senior de soluții la Amazon Web Services, lucrând cu un integrator global de sisteme (GSI) de top. El aduce peste 23 de ani de experiență ca arhitect IT și ca consultant tehnologic pentru instituții mari. Domeniul său de interes este pe Date, Analytics și AI generativă. Sachin oferă îndrumări arhitecturale și sprijină partenerul GSI în construirea de soluții strategice pentru industrie pe AWS.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accenture-creates-a-regulatory-document-authoring-solution-using-aws-generative-ai-services/