Künstliche Intelligenz - Klinische Bewertung (AiCE)
AiCE, ein integriertes KI-Tool von LTTS, revolutioniert den Prozess der klinischen Bewertung (Clinical Evaluation Report, CER), indem es eine systematische Überprüfung und Berichterstattung in Bezug auf die klinische Literatur und zusätzliche Datenbanken, die in den CER einbezogen werden können, durchführt. AiCE vereinfacht den dreistufigen Prozess der klinischen Bewertung:
- Hersteller von Verbrauchersoftware - Identifizierung klinischer Daten aus vorhandener Literatur, klinischer Erfahrung, klinischen Studien oder einer Kombination aus diesen drei Schritten.
- Unternehmenssoftware - Bewertung der Relevanz, Anwendbarkeit, Qualität und Bedeutung der Daten.
- IoT-Software - Formulierung der Schlussfolgerungen in der CER, basierend auf den gesammelten Daten.
Die kognitiven Fähigkeiten von AiCE bieten eine nahezu perfekte Lösung für die Literatursuche und verbessern die Effizienz, Kosteneffizienz, Geschwindigkeit und Genauigkeit der CER-Forschung. Das Tool minimiert Verzerrungen, ermöglicht die Wiederverwendung und Anpassung von Algorithmen, übersetzt automatisch Quellen in anderen Sprachen und beschleunigt den Prozess der Literaturauswahl und -extraktion, wodurch sich der Zeitaufwand für die manuelle Suche und Filterung geeigneter Inhalte erheblich verringert. AiCE durchsucht die Literatur automatisch und hebt die entscheidenden 2-3 Sätze in verschiedenen Screening-Methoden hervor.
Einführung in AiCE (Artificial Intelligence Clinical Evaluation)
Um einen transparenten und objektiven Ansatz für diese Literaturrecherche zu haben, wurde ein fünfstufiger Ansatz gewählt:
Auf der Grundlage der Forschungsfragen wird ein Suchbegriff festgelegt und auf die Abstract- und Zitationsdatenbank angewendet.
Die Titel und Zusammenfassungen der abgefragten Artikel werden analysiert, um relevante Artikel aus den Ergebnissen der Suchstringabfragen zu identifizieren.
Enthält die Einschlusskriterien für die überprüften Artikel (Qualitätskriterien).
Untersucht wurden die gesamten Literaturdaten, die für die Verwendung in CER hervorgehoben wurden
Die wichtigsten Daten werden aus dem Screening-Prozess extrahiert und die relevanten Punkte werden für die Bewertung hervorgehoben.
Eigenschaften
Rollenbasierte Zugriffsverwaltung für Benutzer
Rollen - Manager, Forscher, unterstützte Qualitätsanalystenrollen
Dashboard und Berichte
Projekterstellung und Workflow-Management
AI-gestützte Literaturvorauswahl
Möglichkeit zur Konfiguration gerätespezifischer Verfahren auf der Registerkarte "Projekt
Erkennung von PICO-Entitäten aktivieren
Integration mit einer weiteren Forschungsdatenbank
Konfigurieren und wählen Sie voreingestellte Kriterien für die Aufnahme und den Ausschluss von Artikeln
Zweite Durchsicht von Volltextartikeln
PRISMA-Tabelle
Vorteile
Verringerung der Fehlermöglichkeiten um 30%
Verbesserte CER-Zulassung für jedes Gerät
Verbesserte Produktivität um über 30%
Schnellere, an den Vorschriften orientierte Entscheidungsfindung
Erfolgsgeschichten
Rahmen für kontinuierliche Integration und Testautomatisierung
Ltts half einem deutschen Hersteller von Luxusautomobilen, Motorrädern und Motoren, seine manuellen Prozesse zu automatisieren und damit Prozesszeit und Kosten zu reduzieren.
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