Sách trắng: Các phương pháp hay nhất về máy học trong chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

Đối với những khách hàng đang tìm cách triển khai môi trường tuân thủ GxP trên AWS cho hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), chúng tôi đã phát hành báo cáo chính thức mới: Các phương pháp hay nhất về học máy trong chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống.

Sách trắng này cung cấp tổng quan về bảo mật và các thực tiễn tuân thủ ML tốt cũng như hướng dẫn về việc xây dựng hệ thống AI / ML do GxP quản lý bằng cách sử dụng các dịch vụ AWS. Chúng tôi đề cập đến những điểm được FDA nêu ra Tài liệu thảo luận và Thực tiễn tốt về học máy (GMLP) đồng thời lấy từ các tài nguyên AWS: báo cáo chính thức Hệ thống GxP trên AWS và Ống kính học máy từ Khung kiến ​​trúc tốt của AWS. Sách trắng được phát triển dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi và phản hồi từ các khách hàng dược phẩm và thiết bị y tế của AWS, cũng như các đối tác của AWS, những người hiện đang sử dụng các dịch vụ AWS để phát triển các mô hình ML.

Khách hàng chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống (HCLS) đang áp dụng các dịch vụ AWS AI và ML nhanh hơn bao giờ hết, nhưng họ cũng phải đối mặt với những thách thức quy định sau đây trong quá trình triển khai:

• Xây dựng cơ sở hạ tầng an toàn tuân thủ các quy trình quy định nghiêm ngặt để làm việc trên đám mây công cộng và phù hợp với khuôn khổ FDA cho AI và ML.
• Hỗ trợ các giải pháp hỗ trợ AI / ML cho khối lượng công việc GxP bao gồm:
  • Khả năng tái lập
  • Truy xuất nguồn gốc
  • Toàn vẹn dữ liệu
• Giám sát các mô hình ML liên quan đến các thay đổi khác nhau đối với các thông số và dữ liệu.
• Xử lý độ không đảm bảo của mô hình và hiệu chuẩn độ tin cậy.

Trong của chúng tôi whitepaper, bạn tìm hiểu về các chủ đề sau:

• Cách AWS tiếp cận ML trong một môi trường được quản lý và cung cấp hướng dẫn về Thực hành máy học tốt bằng cách sử dụng các dịch vụ AWS.
• Phương pháp tiếp cận tổ chức của chúng tôi đối với bảo mật và tuân thủ hỗ trợ các yêu cầu GxP như một phần của mô hình trách nhiệm chung.
• Cách tái tạo các bước của quy trình làm việc, theo dõi dòng dõi mô hình và tập dữ liệu cũng như thiết lập quản trị mô hình và khả năng truy xuất nguồn gốc.
• Cách giám sát và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và kiểm tra chất lượng để phát hiện sai lệch về chất lượng dữ liệu và mô hình.
• Các phương pháp hay nhất về bảo mật và tuân thủ để quản lý mô hình AI / ML trên AWS.
• Các dịch vụ AWS khác nhau để quản lý các mô hình ML trong một môi trường được điều chỉnh.

AWS tận tâm giúp bạn sử dụng thành công các dịch vụ AWS trong môi trường khoa học đời sống được quản lý để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, phát triển và cung cấp thế hệ tiếp theo của các giải pháp y tế, sức khỏe và sức khỏe.

Liên hệ với chúng tôi với các câu hỏi về việc sử dụng dịch vụ AWS cho AI / ML trong hệ thống GxP. Để tìm hiểu thêm về việc tuân thủ trên đám mây, hãy truy cập Tuân thủ AWS. Bạn cũng có thể xem các tài nguyên sau:

• Áp dụng Mô hình trách nhiệm chung AWS cho Giải pháp GxP của bạn
• Tự động hóa việc tuân thủ GxP trên đám mây: Các phương pháp hay nhất và nguyên tắc về kiến ​​trúc
• Các phương pháp hoạt động tốt nhất cho AI và ML
• Giới thiệu Khuôn khổ được kiến ​​trúc tốt cho Học máy
• Ống kính học máy

Về các tác giả

Susant Mallick là một chuyên gia trong ngành và nhà truyền bá kỹ thuật số trong lĩnh vực Khoa học Đời sống và Chăm sóc Sức khỏe Toàn cầu của AWS. Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành Khoa học Đời sống làm việc với các công ty dược phẩm sinh học và thiết bị y tế trên khắp các khu vực Bắc Mỹ, APAC và EMEA. Ông đã xây dựng nhiều giải pháp Nền tảng Y tế Kỹ thuật số và Tương tác với Bệnh nhân bằng Ứng dụng Di động, AI / ML, IoT và các công nghệ khác cho khách hàng trong các Lĩnh vực Trị liệu khác nhau. Ông có bằng B.Tech về Kỹ thuật Điện và MBA về Tài chính. Khả năng lãnh đạo tư tưởng và chuyên môn trong ngành của ông đã giành được nhiều giải thưởng trên các diễn đàn ngành Dược.

Sai Sharanya Nalla là Nhà khoa học dữ liệu của Sr. tại Dịch vụ Chuyên nghiệp của AWS. Cô làm việc với khách hàng để phát triển và triển khai các giải pháp AI / ML và HPC trên AWS. Trong thời gian rảnh rỗi, cô ấy thích nghe podcast và sách nói, đi bộ đường dài và tham gia các hoạt động tiếp cận cộng đồng.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/whitepaper-machine-learning-best-practices-in-healthcare-and-life-sciences/