Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Inteligencia Artificial (AI),
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
y Aprendizaje Automático (ML).

SMART PEHR brinda acceso a análisis por Inteligencia Artificial (AI) y aprendizaje automático, creando Real World Evidence (RWE) a partir de los datos recopilados, transformando los ensayos clínicos descentralizados (DCT) en ensayos del mundo real (Real World Trials).

Nuestra plataforma aprovecha la inteligencia artificial (AI) de última generación mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para optimizar los protocolos de ensayos clínicos y así lograr velocidad y eficiencia.

¿Por qué la inteligencia artificial (AI)
y el aprendizaje automático (ML)?

  • AI / ML se pueden aprovechar para señalar posibles errores clínicos o errores de entrada de datos en el Real World Data (RWD) a nivel del paciente.
  • AI / ML son ideales para la preparación, enriquecimiento y estandarización de RWD.
  • La inteligencia artificial aumenta la confiabilidad y la velocidad.
  • El aprendizaje automático le brinda información real sobre lo que marca la diferencia e impacta en sus objetivos. La AI también puede ayudarnos a determinar qué pacientes tienen más riesgo de sufrir efectos secundarios, lo que nos permite excluirlos de los estudios.
  • La AI nos permite entrenar nuestros modelos y luego ver cómo funcionan.
  • El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los investigadores buscar en bases de datos no estructuradas.
  • La AI puede escanear datos de ensayos clínicos en la literatura en tiempo real y brindarle una visión panorámica de cómo se están desempeñando y evolucionando sus ensayos.
  • Con AI y ML, se obtienen valiosos conocimientos

Los prestadores de análisis de atención predictiva (AI y ML)
están conectados con la plataforma SMART PEHR,
utilizando big data para detectar señales de advertencia
y anomalías en los patrones para que se puedan tomar acciones preventivas.

Des-identificamos los datos de los ensayos clínicos.

Usamos algoritmos de aprendizaje automático para señalar posibles amenazas.

Utilizamos algoritmos automatizados y modelos predictivos avanzados para ayudar a identificar posibles objetivos moleculares más rápidamente.

Podemos predecir el impacto potencial de las decisiones de diseño antes de tomarlas.