Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Intelligence artificielle (IA),
traitement du langage naturel (TAL)
et apprentissage automatique (ML).

EHR DOR 5 permet l’accès à l’analyse au moyen de l’intelligence artificielle (AI) et l’apprentissage automatique, créant Real World Evidence (RWE ) à partir des données rassemblées, transformant les essais cliniques décentralisés ( DCT ) en essais du monde réel (Real World Trials).

Notre plateforme profite de l’intelligence artificielle (AI) de pointe
au moyen du traitement du langage naturel (NLP) et de l’apprentissage automatique(ML) pour optimiser les protocoles d’essais cliniques afin d’obtenir vitesse et efficacité.

Pourquoi l'intelligence artificielle (AI)
et l'apprentissage automatique (ML)?

  • L’AI/ML peuvent être exploités pour identifier des erreurs cliniques possibles ou des erreurs de saisie de données dans le Real World Data(RWD) au niveau du patient.
  • L’AI/ML sont parfaits pour la préparation, l’enrichissement et la standardisation du RWD
  • L’intelligence artificielle augmente la fiabilité et la vitesse
  • L’apprentissage automatique fournit des informations réelles sur ce qui est important, et agit directement sur ses objectifs. L’AI peut aussi nous aider à identifier les patients qui ont plus de risque de souffrir des effets secondaires, ce qui nous permettra de les exclure des études.
  • L’AI nous permet de tester nos modèles et vérifier ensuite leur bon fonctionnement.
  • Le traitement du langage naturel (NLP) permet de faire des recherches sur des bases de données non structurées.
  • L’AI peut numériser en temps réel des essais cliniques en littérature et offrir une vue d’ensemble de la performance et de l’évolution des essais.
  • AI et ML nous fournissent de précieuses connaissances.

Les fournisseurs d'analyse prédictionnelle des soins (AI et ML)
sont liés à la plate-forme EHR DOR 5,
utilisant le big data pour détecter les signes de mise en garde
et les anomalies dans les modèles, permettant ainsi de prendre des mesures de prévention.

Nous avons rendu anonymes les données des essais cliniques

Nous utilisons des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les menaces possibles

Nous utilisons des algorithmes automatisés et des modèles de prédiction avancés pour aider à identifier plus rapidement les cibles moléculaires potentielles.

Avant de prendre des décisions de conception nous pouvons prévoir leur impact potentiel.