K¨¹nstliche Intelligenz - Klinische Bewertung (AiCE)
AiCE, ein integriertes KI-Tool von LTTS, revolutioniert den Prozess der klinischen Bewertung (Clinical Evaluation Report, CER), indem es eine systematische ?berpr¨¹fung und Berichterstattung in Bezug auf die klinische Literatur und zus?tzliche Datenbanken, die in den CER einbezogen werden k?nnen, durchf¨¹hrt. AiCE vereinfacht den dreistufigen Prozess der klinischen Bewertung:
- Hersteller von Verbrauchersoftware - Identifizierung klinischer Daten aus vorhandener Literatur, klinischer Erfahrung, klinischen Studien oder einer Kombination aus diesen drei Schritten.
- Unternehmenssoftware - Bewertung der Relevanz, Anwendbarkeit, Qualit?t und Bedeutung der Daten.
- IoT-Software - Formulierung der Schlussfolgerungen in der CER, basierend auf den gesammelten Daten.
Die kognitiven F?higkeiten von AiCE bieten eine nahezu perfekte L?sung f¨¹r die Literatursuche und verbessern die Effizienz, Kosteneffizienz, Geschwindigkeit und Genauigkeit der CER-Forschung. Das Tool minimiert Verzerrungen, erm?glicht die Wiederverwendung und Anpassung von Algorithmen, ¨¹bersetzt automatisch Quellen in anderen Sprachen und beschleunigt den Prozess der Literaturauswahl und -extraktion, wodurch sich der Zeitaufwand f¨¹r die manuelle Suche und Filterung geeigneter Inhalte erheblich verringert. AiCE durchsucht die Literatur automatisch und hebt die entscheidenden 2-3 S?tze in verschiedenen Screening-Methoden hervor.
Einf¨¹hrung in AiCE (Artificial Intelligence Clinical Evaluation)
Um einen transparenten und objektiven Ansatz f¨¹r diese Literaturrecherche zu haben, wurde ein f¨¹nfstufiger Ansatz gew?hlt:
Auf der Grundlage der Forschungsfragen wird ein Suchbegriff festgelegt und auf die Abstract- und Zitationsdatenbank angewendet.
Die Titel und Zusammenfassungen der abgefragten Artikel werden analysiert, um relevante Artikel aus den Ergebnissen der Suchstringabfragen zu identifizieren.
Enth?lt die Einschlusskriterien f¨¹r die ¨¹berpr¨¹ften Artikel (Qualit?tskriterien).
Untersucht wurden die gesamten Literaturdaten, die f¨¹r die Verwendung in CER hervorgehoben wurden
Die wichtigsten Daten werden aus dem Screening-Prozess extrahiert und die relevanten Punkte werden f¨¹r die Bewertung hervorgehoben.
Eigenschaften
Rollenbasierte Zugriffsverwaltung f¨¹r Benutzer
Rollen - Manager, Forscher, unterst¨¹tzte Qualit?tsanalystenrollen
Dashboard und Berichte
Projekterstellung und Workflow-Management
AI-gest¨¹tzte Literaturvorauswahl
M?glichkeit zur Konfiguration ger?tespezifischer Verfahren auf der Registerkarte "Projekt
Erkennung von PICO-Entit?ten aktivieren
Integration mit einer weiteren Forschungsdatenbank
Konfigurieren und w?hlen Sie voreingestellte Kriterien f¨¹r die Aufnahme und den Ausschluss von Artikeln
Zweite Durchsicht von Volltextartikeln
PRISMA-Tabelle
Vorteile
Verringerung der Fehlerm?glichkeiten um 30%
Verbesserte CER-Zulassung f¨¹r jedes Ger?t
Verbesserte Produktivit?t um ¨¹ber 30%
Schnellere, an den Vorschriften orientierte Entscheidungsfindung
Erfolgsgeschichten
Rahmen f¨¹r kontinuierliche Integration und Testautomatisierung
Ltts half einem deutschen Hersteller von Luxusautomobilen, Motorr?dern und Motoren, seine manuellen Prozesse zu automatisieren und damit Prozesszeit und Kosten zu reduzieren.
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