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當(dāng)人工智能走進(jìn)藥品監(jiān)管

熱門(mén)推薦: 人工智能 藥品監(jiān)管 Elsa模型
作者:wothman  來(lái)源:生物制藥小編
  2025-06-09
今年以來(lái),已經(jīng)有越來(lái)越多的人工智能模型在藥品監(jiān)管領(lǐng)域得到應(yīng)用。

今年以來(lái),已經(jīng)有越來(lái)越多的人工智能模型在藥品監(jiān)管領(lǐng)域得到應(yīng)用。而在最近,F(xiàn)DA在6月2日的發(fā)布會(huì)上宣布已經(jīng)將大語(yǔ)言模型Elsa應(yīng)用于臨床方案審查、科學(xué)評(píng)估和確定優(yōu)先檢查目標(biāo)。FDA計(jì)劃在6月30日之前在整個(gè)機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)推廣人工智能。

Elsa模型構(gòu)建在高安全性的GovCloud(政務(wù)云平臺(tái))環(huán)境中,可以為FDA員工提供了一個(gè)安全的平臺(tái)來(lái)訪問(wèn)內(nèi)部文檔,同時(shí)確保所有信息都保留在該機(jī)構(gòu)內(nèi)。這些模型不根據(jù)受監(jiān)管行業(yè)提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以保護(hù)FDA工作人員處理的敏感研究和數(shù)據(jù)。

而除了美國(guó)以外,我國(guó),歐盟也已經(jīng)開(kāi)始在藥品監(jiān)管領(lǐng)域部署生成式人工智能模型,并提供了相關(guān)指導(dǎo)意見(jiàn),本文將對(duì)此進(jìn)行簡(jiǎn)單匯總。

歐盟

5月7日,歐洲藥品管理局(EMA)旗下的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)指導(dǎo)小組(NDSG)發(fā)布了《2025-2028年工作計(jì)劃:藥品監(jiān)管中的數(shù)據(jù)與AI》,聚焦數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與AI應(yīng)用推進(jìn),旨在通過(guò)解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值確保藥品可信可及。

其核心目的在于以下幾點(diǎn):

①EMA致力于利用AI模型制定全面的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理與利用戰(zhàn)略,以支持監(jiān)管決策過(guò)程。這包括對(duì)真實(shí)世界數(shù)據(jù)(RWD)、藥物不良反應(yīng)(ADR)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量管理,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性。

通過(guò)實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理框架,EMA旨在提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性,為AI技術(shù)的應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

②積極探索生成式AI在知識(shí)挖掘和溝通支持中的應(yīng)用。例如,利用AI技術(shù)簡(jiǎn)化監(jiān)管文件的搜索過(guò)程,提高檢索效率;同時(shí),AI還可以輔助科學(xué)決策,為監(jiān)管人員提供更加全面、準(zhǔn)確的信息支持。

EMA計(jì)劃創(chuàng)建一個(gè)AI工具框架,以促進(jìn)歐盟內(nèi)部AI工具的共享與協(xié)作開(kāi)發(fā)。這將有助于推動(dòng)AI技術(shù)在藥品監(jiān)管領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新。

③EMA確保AI應(yīng)用符合《AI法案》及歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)的要求,保障個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。

EMA每年發(fā)布網(wǎng)絡(luò)AI觀測(cè)報(bào)告,涵蓋AI在藥品監(jiān)管領(lǐng)域的活動(dòng)、趨勢(shì)和新興領(lǐng)域信息。這有助于增強(qiáng)公眾對(duì)AI技術(shù)的信任,并推動(dòng)AI技術(shù)的健康發(fā)展。

我國(guó)

我國(guó)的相關(guān)指導(dǎo)意見(jiàn)發(fā)布的要更早,去年6月,中國(guó)國(guó)家藥品監(jiān)督管理局(NMPA)發(fā)布了《藥品監(jiān)管人工智能典型應(yīng)用場(chǎng)景清單》,該清單列出了15個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景,覆蓋藥品準(zhǔn)入審批、日常監(jiān)管、服務(wù)公眾等各個(gè)環(huán)節(jié)。此舉旨在推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)在藥品監(jiān)管領(lǐng)域的實(shí)踐探索,提升藥品監(jiān)管的智能化水平。

而迄今為止,已經(jīng)有多個(gè)地方藥檢院響應(yīng)并落實(shí)人工智能化。

例如,泰州市藥品檢驗(yàn)院在今年2月部署了DeepSeek-R1-70b,上傳并解析1.2萬(wàn)份行業(yè)技術(shù)文檔,涵蓋藥品法規(guī)、國(guó)內(nèi)外藥典、操作規(guī)范等豐富內(nèi)容。通過(guò)這種方式,工作人員無(wú)需再辛苦翻閱厚重手冊(cè),通過(guò)藥檢助手就能實(shí)時(shí)查詢、分析各類資料,工作便捷性大幅提升。

還有上海市食品藥品檢驗(yàn)研究院在今年3月成功DeepSeek-R1-70b大模型。上海院采用模塊化設(shè)計(jì)快速組裝服務(wù)器,構(gòu)建“知識(shí)庫(kù)+AI算力”混合架構(gòu)系統(tǒng),搭載4塊專業(yè)AI加速卡,憑借異構(gòu)計(jì)算能力,有效支撐70B參數(shù)大模型的推理需求。

同樣在3月,廣東省藥品檢驗(yàn)所也成功部署本地DeepSeek-R1大模型。廣東還在全國(guó)首 創(chuàng)部署“粵安評(píng)”智能工具。專攻化妝品安全評(píng)估報(bào)告生成,企業(yè)上傳產(chǎn)品信息、配方及檢測(cè)報(bào)告后,系統(tǒng)可在1分鐘內(nèi)自動(dòng)生成規(guī)范化的安評(píng)報(bào)告樣稿,大幅縮短人工編寫(xiě)時(shí)間。

美國(guó)可能是個(gè)很好的觀察樣本

考慮到特朗普政府如今正在不斷縮減預(yù)算,F(xiàn)DA內(nèi)部也出現(xiàn)了裁員潮,而這一裁員造成的影響非常顯著,一些本來(lái)就不應(yīng)該錯(cuò)過(guò)的PDUFA會(huì)議就這樣被錯(cuò)過(guò)了。比如說(shuō)GSK的Nucala,Stealth BioTherapeutics的elamipretide。

一直延期下去顯然不是辦法。Biotech并沒(méi)有那么多充裕的現(xiàn)金和FDA干耗著時(shí)間。采用Elsa將如何影響FDA的審查時(shí)間未來(lái)有待觀察。

如果效果確實(shí)出眾,美國(guó)的數(shù)據(jù)將有助于了解AI到底能在哪種程度上為藥品審批提供便利。

參考來(lái)源:

https://www.fiercebiotech.com/cro/fda-launces-new-generative-ai-tool-elsa-month-ahead-schedule
https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-agency-wide-ai-tool-optimize-performance-american-people?utm_medium=email&utm_source=govdelivery

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