标准解读

《T/SBIAORG 0002-2025 基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取规范》是一项针对使用大语言模型技术来辅助从药物警戒个例安全性报告中提取关键信息的标准。该标准旨在通过定义一系列规则和指导方针，促进在药物安全监测领域内高效、准确地应用人工智能技术。

标准覆盖了多个方面，包括但不限于数据处理流程、算法选择与优化、结果验证方法以及隐私保护措施等。它强调了确保所采用的人工智能系统能够可靠地识别并提取出关于不良事件、患者特征、用药情况等重要信息的重要性。此外，还特别关注如何保证这些信息被正确理解，并以符合医学专业要求的方式呈现给使用者。

对于参与药物警戒工作的组织和个人而言，遵循这一标准意味着他们将能够更好地利用先进的人工智能工具来支持其日常操作，从而提高工作效率同时保持高水平的数据质量。这不仅有助于加快对潜在药物安全问题的响应速度，也为进一步研究提供了宝贵的数据资源。


如需获取更多详尽信息，请直接参考下方经官方授权发布的权威标准文档。

....

查看全部

  • 现行
  • 正在执行有效
©正版授权
T/SBIAORG 0002-2025基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取规范_第1页
全文预览已结束

下载本文档

文档简介

本标准规定了基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取规范，以确保从大量文本数据中准确提取出与药物警戒个例安全性相关的信息。具体内容包括：

1.适用范围：本标准适用于所有涉及药物警戒个例安全性报告的领域，包括但不限于新药研发、上市后药品安全监测等。

2.术语和定义：明确大语言模型、药物警戒个例、安全性报告等相关术语和定义。

3.技术要求：基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取应满足以下技术要求：

*准确性：提取的信息应与原始文本数据中的信息一致，准确反映药物警戒个例的安全性情况。

*可靠性：基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取应具有较高的稳定性和可靠性，能够处理大量不同类型的数据。

*可扩展性：系统应能够适应未来可能出现的新技术、新方法和新数据格式，保持持续升级和扩展的能力。

4.技术实现：描述实现基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取的方法和流程，包括以下步骤：

*数据准备：包括数据清洗、标注和处理等步骤，确保数据质量和准确性。

*模型构建：基于大语言模型的方法和算法，构建用于药物警戒个例安全性报告的AI系统。

*信息提取：利用AI系统从文本数据中提取与药物警戒个例安全性相关的信息，并进行处理和分析。

*结果输出：将提取的信息以易于理解的方式输出，供相关人员使用和参考。

5.安全保障：基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取应采取有效的安全保障措施，确保系统的稳定性和数据的安全性。这包括但不限于数据加密、权限控制、安全审计等技术手段。

6.实施指南：提供一系列实施指南，帮助相关人员了解如何在实际工作中应用基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能辅助信息提取规范，包括系统配置、数据处理、模型训练和测试、结果分析和反馈等步骤。

本标准旨在为基于大语言模型的药物警戒个例安全性报告人工智能

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 各类标准

温馨提示

  • 1. 本站所提供的标准文本仅供个人学习、研究之用，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或网络传播等，侵权必究。
  • 2. 本站所提供的标准均为PDF格式电子版文本（可阅读打印），因数字商品的特殊性，一经售出，不提供退换货服务。
  • 3. 标准文档要求电子版与印刷版保持一致，所以下载的文档中可能包含空白页，非文档质量问题。

最新文档

评论

0/150

提交评论