安全的未来
自动化和机器学习如何改变药物警戒
白皮书
2019年3月28日

介绍

尽管技术发展迅速,药物警戒(PV)单元仍然通过人工方式处理大多数不良事件和安全信息数据收集和处理。一旦捕获到数据,数据通常存储在孤立的数据库中,因此很难(如果不是不可能的话)以有意义的方式进行聚合和分析。

根据欧洲药品管理局(EMA)和美国食品和药物管理局(FDA)的数据,不良事件报告的数量正以每年超过15%的速度增长。除此之外,预计光伏机组将审查的数据源的数量和种类正呈指数级增长,这使得光伏专业人员越来越难以跟上。

其中许多数据源本质上是非结构化的,必须从叙述中挑选信息,而不是直接从表单和报告中提取信息。这些非结构化来源包括电子邮件、社交媒体帖子、期刊文章、音频文件和手写文档,其中一些需要在提取相关细节之前进行语言翻译。

新数据的洪水,越来越多的监管机构的要求以及PV预算下降正在强迫光伏社区寻求新的解决方案,以提高安全数据管理的访问,及时性和成本效益。

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