Die Biowissenschaftsbranche steht unter dem ständigen Druck, die Patientenversorgung zu verbessern, genaue Patientenergebnisse zu liefern und Ergebnisse zu messen. Das Hauptproblem, mit dem die Prüfer bei Standortprüfungen konfrontiert sind, besteht darin, dass die meisten Daten in Form von Freitext vorliegen. Dadurch wird viel Zeit zum Lesen, Auswerten und Bewerten der Risikofaktoren eines jeden Standorts benötigt. Unternehmen in den Biowissenschaften müssen innovativ sein und das Pflegeparadigma weiterentwickeln und gleichzeitig durch proaktive Standortprüfungen angemessene Ergebnisse sicherstellen.
Die von AWS Comprehend unterstützte Lösung für Standortüberwachungsanalysen und Anomalienerkennung von Virtusa analysiert die Berichte und liefert Feedback zu jedem Kommentar, mit Risikovorhersage und Sentiment-Analyse für jede Standortbegehung. Die Lösung stellt den Prüfern die resultierenden Daten zur Verfügung und hebt die kritischen Risiken für eine schnelle Standortprüfung und -bewertung hervor, um proaktive Audits durchzuführen.
Automatisierte Prozesse unterstützen die Prüfer bei der Überprüfung der Verteilungsregeln für die ausgehende Versandkontrolle, wobei die Prüfer die Regeln mit den Produktlisten, Vereinbarungen und gesetzlichen Anforderungen abgleichen mussten. Wir haben auch einen Auto Data Sampler entwickelt, bei dem eine nach Land oder Produktnamen geschichtete, ausgewählte Stichprobe die Grundgesamtheit am besten darstellt, indem risikorelevanten Aspekten wie Nichteinhaltung der Vorschriften oder verspätete Einreichung eine bestimmte Gewichtung zugewiesen wird.
Virtusas Lösung für die Analyse der Standortüberwachung und die Erkennung von Anomalien:
- Bewertung des Qualitäts- und Compliance-Risikos aufgrund von Inspektions-/Audit-Ergebnissen
- Überprüfung, Prognose und Warnung bei Risiken
- Gewinnung von Erkenntnissen über standort-, patienten- oder studienspezifische Informationen, die in anderen Quellen nicht zu finden sind
- Einsatz von maschinellem Lernen zur Auswertung historischer Daten und zur Umwandlung von Text in Risikobewertungen, Sentiment, Probleme mit unvorhergesehenen Ereignissen, Abweichungen vom Protokoll oder von der Zustimmung und Mitarbeiterschulungen
- Trainiert das KI-Modell mit den erforderlichen Kategorien und Variablen, die mithilfe von AWS-Comprehend und Random-Forest-Algorithmen aus Schlüsselwörtern extrahiert werden
Die Lösung zur Analyse der Standortüberwachung und Erkennung von Anomalien bietet unseren Kunden folgende Möglichkeiten:
- Verringerung des manuellen Aufwands, zur Durchsuchung langer unstrukturierter Texte und zum Auffinden ähnlicher Datensätze
- Schnelles Erkennen potenzieller Risiken oder Probleme, um proaktive Audits zu ermöglichen
- Klassifizierung der bei der Datenextraktion ermittelten und erhaltenen Probleme
- Auswertung von Daten aus Systemprotokollen als zusätzliche Datenquelle und zur Erkennung von nichtstandardisierten Verfahren und Ausreißern
- Auswertung verschiedener Frameworks zur Themenmodellierung
- Visualisierungen und Dashboards zur Überwachung des Compliance-Niveaus eines Standorts, zur Beobachtung von Trends und zur Erstellung von Diagrammen für die häufigsten Probleme