Datenmanagement und Governance in der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) und datengesteuerte Entscheidungsfindung sind zwei der meistdiskutierten Themen in der Pharma- und Medizintechnikbranche. KI hat das Potenzial, sowohl interne Abläufe als auch externe Anwendungen zu revolutionieren, während datengesteuerte Entscheidungen die Effizienz des Projekt- und Geschäftsmanagements verbessern.
Sowohl KI- als auch datengesteuerte Prozesse sind auf riesige Datenmengen angewiesen. Die Qualität, Integrität und Governance dieser Daten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Modelle effektiv arbeiten und zuverlässige Ergebnisse liefern. Die Pharmaindustrie muss strenge Maßnahmen ergreifen, um Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu erhalten, zu verwalten und zu steuern.
Wichtige Überlegungen für das Datenmanagement in GxP- und Medizingeräte-KI-Algorithmen
Um KI-Modelle zu entwickeln, die regulatorische und betriebliche Anforderungen erfüllen, müssen Unternehmen Folgendes sicherstellen:
Zuverlässige Datenquellen: Datensätze müssen aus glaubwürdigen und validierten Quellen stammen, um Genauigkeit und Compliance zu gewährleisten.
Ausgewogene Datendarstellung: Die Daten müssen den gesamten erwarteten Anwendungsbereich für den KI-Algorithmus abdecken. Wenn Teile des Datensatzes unterrepräsentiert sind, können Datenaugmentationstechniken eingesetzt werden, um Lücken zu schließen.
Sichere und unveränderte Datenspeicherung: Eine Kopie des Originaldatensatzes sollte sicher gespeichert und unverändert bleiben, um die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
Datenbereinigung, Homogenisierung & Annotation: Datenaufbereitungstätigkeiten sollten vollständig nachvollziehbar sein, und alle Änderungen müssen auf einer wissenschaftlichen Begründung basieren.
Trennung von Trainings- und Verifizierungsdaten: Daten, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, dürfen nicht für Verifizierungszwecke wiederverwendet werden. Stattdessen muss ein separater Testdatensatz erstellt und isoliert aufbewahrt werden, um eine objektive Bewertung zu gewährleisten.
Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Die Verhinderung unbefugten Zugriffs ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere für Daten, die durch Vorschriften wie die DSGVO geschützt sind. Es müssen strenge Sicherheitsprotokolle implementiert werden, um sensible Informationen zu schützen.
Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für das KI-Datenmanagement
Vor der Aufnahme von KI-gestützten Projekten sollten Unternehmen klare SOPs erstellen, um die Daten-Governance-Prozesse zu definieren. Diese Verfahren sollten Folgendes umfassen:
Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung.
Protokolle für die Aktualisierung von Datensätzen, einschließlich des Hinzufügens neuer Informationen und des Umgangs mit veralteten oder ungültigen Daten.
Richtlinien, die die Auswirkungen von Datensatzänderungen auf bereits trainierte KI-Tools berücksichtigen.
Wie Rephine helfen kann
Bei Rephine verfügen wir über umfangreiche Erfahrung in der Sicherstellung eines ordnungsgemäßen Daten- und KI-Systemmanagements, von einzelnen Projekten bis hin zu unternehmensweiten Richtlinien.
Wenn Ihr Unternehmen KI in einer GxP- oder Medizintechnik-Umgebung implementieren möchte, können wir Sie bei der Navigation in dieser komplexen Landschaft unterstützen, um Compliance, Effizienz und Datenintegrität sicherzustellen.
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Über den Autor
Dieser Blog wurde von Sergi Arcas, Pharmaceutical Consultant bei Rephine, verfasst. Für weitere Einblicke in die Einhaltung von Vorschriften und die Integration von KI in die pharmazeutische Industrie kontaktieren Sie uns bei Rephine.
