Webinaire
Construire des données probantes prêtes pour l’ETS grâce à la 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 en 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 de données probantes utilisés pour éclairer les décisions d’accès. Regardez l’enregistrement pour voir comment les modèles précoces basés sur l’IA peuvent soutenir la génération de données probantes prêtes pour l’ETS en informant les scénarios, les compromis et les incertitudes avec rigueur et supervision d’experts.
On s’attend de plus en plus à ce que le développement des données probantes en 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 de données probantes utilisés pour éclairer les décisions d’accès. Regardez l’enregistrement pour voir comment les modèles précoces basés sur l’IA peuvent soutenir la génération de données probantes prêtes pour l’ETS en informant les scénarios, les compromis et les incertitudes avec rigueur et supervision d’experts.
Faits marquants
- Explorer l’incertitude plus tôt : Comment les modèles précoces basés sur l’IA peuvent aider les équipes à tester les hypothèses, à évaluer les scénarios et à identifier les lacunes en matière de données plus tôt dans le développement.
- Renforcer les données probantes prêtes pour l’ETS : Où l’IA peut prendre en charge des récits de données probantes plus clairs et plus structurés pour éclairer la prise de décision des payeurs et des ETS.
- Transparence et interprétabilité : Comment les approches de modélisation assistées par l’IA peuvent améliorer la compréhension des facteurs, des hypothèses et de l’incertitude – des considérations clés pour l’examen des ETS.
- L’utilisation responsable en pratique : Comment les équipes combinent les outils d’IA avec les cadres de modélisation, la gouvernance et le jugement d’experts établis pour soutenir des stratégies d’accès crédibles et défendables.
Modérateur:
Chris Englerth, directeur des services de conseil mondiaux, Cencora
Orateur:
Erika Wissinger, directrice principale, Production de données probantes et communication de valeur, Cencora
Paul Turner, directeur, Production de données probantes et communication de valeur, Cencora
