ライブラリTechnology & The FutureConsiderations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products
Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products 書籍カバー

Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products の書籍要約

著者 Conway, Arlene
15.0

Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products の要点、著者背景、時代背景、章ごとの要約をまとめ、Conway, Arlene の考えを短時間で把握できるようにしています。

書籍情報

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書名
Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products
著者
Conway, Arlene
読了時間
15.0 分
カテゴリ
Technology & The Future
音声
未対応

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Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products について検索されやすい質問を先にまとめています。

Conway, Arlene とは?

由于我无法访问外部网站或特定文件,我无法提供 Conway, Arlene 的具体教育和职业背景。要获取这些信息,您可以尝试搜索作者的个人网站、LinkedIn 个人资料、或相关出版物的作者简介。

Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products はどんな読者向け?

本指南的目标读者包括药品生产商、生物制品公司、医疗器械公司、负责监管事务的专业人员、数据科学家、人工智能研究人员,以及所有对人工智能在药品和生物制品开发和监管中的应用感兴趣的个人和组织。特别是,本指南对于那些希望了解如何使用人工智能来支持其产品的安全性、有效性和质量监管决策的申办者和相关方非常有价值。

Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products の時代背景は?

近年来,人工智能在药品生命周期中的应用日益广泛。人工智能的不断进步有可能加速安全有效药物的开发并改善患者护理。伴随这些技术进步,在向 FDA 提交的监管文件中,人工智能的使用也有所增加。

要約

マインドマップ

対象読者

本指南的目标读者包括药品生产商、生物制品公司、医疗器械公司、负责监管事务的专业人员、数据科学家、人工智能研究人员,以及所有对人工智能在药品和生物制品开发和监管中的应用感兴趣的个人和组织。特别是,本指南对于那些希望了解如何使用人工智能来支持其产品的安全性、有效性和质量监管决策的申办者和相关方非常有价值。此外,对于那些希望与 FDA 就人工智能模型的使用进行早期沟通的各方,本指南也提供了有用的信息。

著者背景

由于我无法访问外部网站或特定文件,我无法提供 Conway, Arlene 的具体教育和职业背景。要获取这些信息,您可以尝试搜索作者的个人网站、LinkedIn 个人资料、或相关出版物的作者简介。

歴史的背景

近年来,人工智能在药品生命周期中的应用日益广泛。人工智能的不断进步有可能加速安全有效药物的开发并改善患者护理。伴随这些技术进步,在向 FDA 提交的监管文件中,人工智能的使用也有所增加。然而,人工智能的使用也带来了一些独特的挑战,例如数据集的质量、规模和代表性的可变性可能引入偏差,以及理解人工智能模型如何开发和得出结论可能比较困难。