Inteligência artificial e aprendizagem automática

A Inteligência Artificial (IA),
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
e Aprendizagem Automática (ML).

A SMART PEHR brinda acesso a análises por Inteligência Artificial (IA) e aprendizagem automática, criando Real World Evidence (RWE) a partir dos dados coletados, transformando os ensaios clínicos descentralizados (DCT) em ensaios do mundo real (Real World Trials).

A NOSSA plataforma aproveita a inteligência artificial (IA) de última geração
mediante o processamento da linguagem natural (NLP) e a aprendizagem automática
(ML) para otimizar os protocolos de ensaios clínicos obtendo assim velocidade e
eficiência.

Por que a inteligência artificial (IA)
e a aprendizagem automática?

  • IA/ ML podem ser aproveitadas para identificar possíveis erros clínicos ou erros de entrada de datos no Real World Data (RWD) a nível do paciente
  • IA / ML são ideais para a preparação, enriquecimento e padronização do RWD.
  • A inteligência artificial aumenta a confiabilidade e a velocidade
  • A aprendizagem automática oferece informação real sobre o que faz a diferença e impacta nos seus objetivos. A IA também pode nos ajudar a determinar que pacientes têm mais risco de sofrer efeitos secundários, nos ajudando a excluí-los dos estudos.
  • A IA nos permite testar os nossos modelos e depois ver como funcionam.
  • O procesamiento de linguagem natural (NLP) permite aos investigadores buscar em bases de dados não estruturadas
  • A IA pode digitalizar dados de ensaios clínicos na literatura em tempo real e oferecer uma visão panorâmica da forma como os seus ensaios estão se desempenhando e evoluindo.
  • Com IA e ML, conhecimentos valiosos são adquiridos

Os fornecedores de análises de cuidados preditivos (IA e ML)
estão ligados à plataforma SMART PEHR,
utilizando big data para detectar sinais de advertência e anomalias nos padrões, permitindo assim que possam ser tomadas ações preventivas.

Nós desidentificamos os dados dos ensaios clínicos

Usamos algoritmos de aprendizagem automática para identificar possíveis ameaças

Utilizamos algoritmos automatizados e modelos preditivos avançados para ajudar a identificar mais rapidamente potenciais alvos moleculares.

Podemos prever o potencial impacto das decisões de desenhos antes tomá-las.