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自动化和机器学习如何改变药物警戒吗
2019年3月28日

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介绍

尽管技术进步迅速,药物警戒(PV)单位仍然处理大多数的不良事件和安全信息数据收集和处理通过手工工作。一旦数据被捕获,它通常是存储在孤立的数据库做很难(如果不是不可能总以有意义的方式和分析。

根据欧洲药品局(EMA)和美国食品和药物管理局(FDA),不良事件报告的数量每年增加15%以上。增加这种复杂性,数据源光伏单元的数量和种类将审查正在成倍增长,这使得光伏专业人员越来越难以跟上。

在自然界中许多这些数据源的结构化信息必须来自叙述,而不是直接从形式和报告。这些非结构化的来源包括电子邮件、社交媒体文章、期刊文章、音频文件,和手写文件,其中有些需要语言翻译之前提取相关信息。

新数据的泛滥,监管机构需求的增加,和PV预算下降迫使PV社区寻求新的解决方案来提高访问、安全数据管理的及时性和成本效益。

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