推进药品安全与自然语言处理(NLP)

推进药品安全与自然语言处理(NLP)

制药企业正面临着一个安全数据的问题。安全信息的数量越来越多,导致不可持续的传统安全运营成本的增加。

IQVIA NLP变换与安全相关的非结构化文本(从案例报告,文学,呼叫中心提要,药品标签、监管审批和更多)转变为可操作的结构化数据,可以快速分析安全警惕通过药物的安全生命周期每一个阶段。

利用你的内部和外部的安全数据

在整个药物研发,与安全相关的数据生成和寻求从非结构化文本。应用创新技术,如人工智能,在这些数据可以必威官方在线加快安全流程和决策支持

自然语言处理(NLP)文本挖掘可以优化安全平台和降低开发成本。NLP可以应用在许多地区的安全生命周期等关键领域的药物:

  1. 更好的获取信息安全评估,提供丰富的景观与安全相关的数据源
  2. 减少手动工作在安全情况下处理标签和医疗编码(例如医学词典监管活动- MedDRA)的不良事件。
到2023年,60%的前100生命科学公司将使用AI增加在一个或多个安全警戒的解决方案
GARTNER报告:杰夫史密斯,“生命科学cio降低成本失控与创新的安全警戒技术”。2021年3月

照明与NLP药品安全的见解王者荣耀kpl外围投注

探索每个下拉有权了解更多关于NLP对药品安全的关键功能。

IQVIA安全情报中心

任何药物,周围风景了解安全不良事件(AE)或药物的目标是很重要的,从最初的治疗目标选择到上市后监测。

IQVIA安全情报中心整合正确的内容(包括文学、药品标签,FDA监管批准包)和本体,直观的查询和简单易用的搜索,让你迅速有效地到你需要的信息。

自动编码MedDRA不良事件

不良事件报告通常是由一个记者在自然语言需要转移(编码)成一个标准化的格式允许数据库处理。大多数编码手册和费时。

NLP MedDRA加速不良事件编码,提高编码的一致性,在一个可靠的和可重复的过程,减少人工工作量。

NLP解不良事件和MedDRA编码可以在云上访问通过api或嵌入到你的安全平台。

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