Webinaire
Réduire les preuves manquées grâce à l’exploration de littérature basée sur l’IA
Webinaire de la série d’été sur l’IA
L’exploration de la littérature basée sur l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans la façon dont les équipes de réglementation gèrent les volumes croissants de données probantes, aidant à distinguer le signal du bruit sans sacrifier la traçabilité ou la rigueur. Lorsqu’elles sont appliquées de manière responsable et combinées à une surveillance humaine, les approches assistées par l’IA peuvent soutenir des recherches documentaires plus complètes et reproductibles et réduire le risque de preuves manquées qui peuvent entraîner une refonte réglementaire en aval. Regardez l’enregistrement pour voir comment l’exploration de la littérature assistée par l’IA peut améliorer la qualité de la recherche, faire apparaître des preuves pertinentes plus tôt et soutenir des recherches plus défendables dans la littérature réglementaire.
L’exploration de la littérature basée sur l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans la façon dont les équipes de réglementation gèrent les volumes croissants de données probantes, aidant à distinguer le signal du bruit sans sacrifier la traçabilité ou la rigueur. Lorsqu’elles sont appliquées de manière responsable et combinées à une surveillance humaine, les approches assistées par l’IA peuvent soutenir des recherches documentaires plus complètes et reproductibles et réduire le risque de preuves manquées qui peuvent entraîner une refonte réglementaire en aval. Regardez l’enregistrement pour voir comment l’exploration de la littérature assistée par l’IA peut améliorer la qualité de la recherche, faire apparaître des preuves pertinentes plus tôt et soutenir des recherches plus défendables dans la littérature réglementaire.
Faits saillants
- Amélioration de la qualité et de la sensibilité de la recherche : Comment l’exploration de littérature assistée par l’IA peut aider à réduire le bruit, à faire apparaître plus efficacement les preuves pertinentes et à réduire le risque de manquer des publications critiques.
- Traçabilité et défendabilité dans la pratique : Comment les approches soutenues par l’IA peuvent permettre des recherches reproductibles et bien documentées qui résistent à l’examen réglementaire.
- Réduire les retouches en aval : Lorsque cela est plus tôt, l’identification de données probantes de meilleure qualité peut aider à minimiser les révisions à un stade avancé et les mesures correctives réglementaires.
- Surveillance humaine et utilisation responsable : Comment les équipes combinent des outils d’IA avec une expertise scientifique et réglementaire pour maintenir la rigueur, la transparence et la confiance dans les résultats prêts à être soumis.
Modérateur :
Chris Englerth, directeur des services de conseil mondiaux, Cencora
Conférenciers :
Shilpa Patil, scientifique principale, Cencora
Angela Vogt-Eisele, directrice, Services de développement clinique, rédaction médicale mondiale, Cencora
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