Webinaire
Créer des preuves prêtes pour l’ETS grâce à une modélisation précoce basée sur l’IA
Webinaire de la série d’été sur l’IA
On s’attend de plus en plus à ce que le développement des données probantes de phase précoce résiste à l’examen de l’ETS, souvent avant la pleine maturité des données. Lorsqu’elle est appliquée de manière responsable, la modélisation précoce basée sur l’IA peut aider les équipes à explorer l’incertitude plus tôt, à identifier les lacunes en matière de données probantes et à renforcer la transparence et la cohérence des récits des données probantes utilisés pour éclairer les décisions en matière d’accès. Regardez l’enregistrement pour voir comment les premiers modèles basés sur l’IA peuvent soutenir la génération de données probantes prêtes pour l’ETS en éclairant les scénarios, les compromis et l’incertitude avec rigueur et surveillance d’experts.
On s’attend de plus en plus à ce que le développement des données probantes de phase précoce résiste à l’examen de l’ETS, souvent avant la pleine maturité des données. Lorsqu’elle est appliquée de manière responsable, la modélisation précoce basée sur l’IA peut aider les équipes à explorer l’incertitude plus tôt, à identifier les lacunes en matière de données probantes et à renforcer la transparence et la cohérence des récits des données probantes utilisés pour éclairer les décisions en matière d’accès. Regardez l’enregistrement pour voir comment les premiers modèles basés sur l’IA peuvent soutenir la génération de données probantes prêtes pour l’ETS en éclairant les scénarios, les compromis et l’incertitude avec rigueur et surveillance d’experts.
Faits saillants
- Explorer l’incertitude plus tôt : Comment les premiers modèles basés sur l’IA peuvent aider les équipes à tester des hypothèses, à évaluer des scénarios et à identifier les lacunes dans les données plus tôt dans le développement.
- Renforcer les données probantes prêtes pour l’ETS : Où l’IA peut soutenir des récits de données probantes plus clairs et plus structurés pour éclairer la prise de décisions en matière de payeurs et d’ETS.
- Transparence et interprétabilité : Comment les approches de modélisation soutenues par l’IA peuvent améliorer la compréhension des moteurs, des hypothèses et de l’incertitude – considérations clés pour l’examen de l’ETS.
- Utilisation responsable dans la pratique : Comment les équipes combinent des outils d’IA avec des cadres de modélisation établis, une gouvernance et un jugement d’experts pour soutenir des stratégies d’accès crédibles et défendables.
Modérateur :
Chris Englerth, directeur des services de conseil mondiaux, Cencora
Conférencier :
Erika Wissinger, directrice principale, Génération de données probantes et communication de la valeur, Cencora
Paul Turner, directeur, Génération de données probantes et communication de la valeur, Cencora
