FDA專員Marty Makary博士宣布了一個(gè)重大的里程碑：“我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了比預(yù)期和預(yù)算更早的目標(biāo)，”他說。 “過去兩到三天以前（以前）的任務(wù)現(xiàn)在只需要六分鐘?！?/p>

艾爾莎（Elsa）提供的……什麼不是

FDA僱用了數(shù)千名審閱者，分析師和檢查員，他們處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如臨床試驗(yàn)文件，安全報(bào)告和檢查記錄。即使是一小部分此工作量可以自動(dòng)化，都會(huì)產(chǎn)生可觀的好處。

ELSA協(xié)助FDA團(tuán)隊(duì)加速了各種關(guān)鍵流程。員工目前正在利用IT來匯總不良事件數(shù)據(jù)，以進(jìn)行安全評(píng)估，比較藥物標(biāo)籤，為非臨床數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置創(chuàng)建基本代碼，以及確定檢查的高優(yōu)先級(jí)站點(diǎn)以進(jìn)行檢查，以及其他職責(zé)。

最終功能（使用數(shù)據(jù)確定檢查員應(yīng)集中精力）可能會(huì)影響FDA如何監(jiān)視藥品和食品供應(yīng)鏈並增強(qiáng)其服務(wù)的交付。

但是，至關(guān)重要的是，該工具在沒有人類監(jiān)督的情況下並不能獨(dú)立運(yùn)作。該系統(tǒng)組織信息，以便專家可以更快地做出決策。它簡(jiǎn)化了常規(guī)任務(wù)，而不是處理複雜的判斷。

安全重點(diǎn)：沒有行業(yè)數(shù)據(jù)，沒有外部培訓(xùn)

圍繞公共部門AI系統(tǒng)的主要問題之一是使用數(shù)據(jù)和第三方AI系統(tǒng)。馬克里（Makary）指出“所有信息都保留在代理機(jī)構(gòu)內(nèi)部。沒有根據(jù)行業(yè)提供的數(shù)據(jù)培訓(xùn)AI模型。”

這與私營(yíng)部門使用的AI方法形成鮮明對(duì)比，在私營(yíng)部門中，許多大型語(yǔ)言模型因接受專有或用戶生成的內(nèi)容而受到批評(píng)。在企業(yè)環(huán)境中，這加劇了人們對(duì)將數(shù)據(jù)限制在組織內(nèi)的“開發(fā)” AI解決方案的需求日益增長(zhǎng)的需求。

因此，F(xiàn)DA的方法與許多商業(yè)工具不同，這些商業(yè)工具通常取決於開放或外部數(shù)據(jù)源。該機(jī)構(gòu)不會(huì)開發(fā)公開訪問的產(chǎn)品；相反，它正在創(chuàng)建一個(gè)旨在改善其操作的嚴(yán)格控制的內(nèi)部系統(tǒng)。

其他聯(lián)邦機(jī)構(gòu)正在隨著人工智能的逐步前進(jìn)

聯(lián)邦部門在超越AI實(shí)驗(yàn)方面一直遲鈍。退伍軍人事務(wù)部已開始測(cè)試管理約會(huì)的預(yù)測(cè)工具。 SEC在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)探索了市場(chǎng)監(jiān)視AI。然而，很少有人晉升為全尺度實(shí)施。

聯(lián)邦政府僱用了數(shù)千名處理大量信息的工人，其中大部分是非結(jié)構(gòu)化的，並存儲(chǔ)在文件，文件甚至紙張中。因此，AI主要用於操作和過程相關(guān)的活動(dòng)。它似乎有望成為代理商如何處理數(shù)據(jù)，提供建議和執(zhí)行操作的關(guān)鍵組成部分。

然而，在這些AI的進(jìn)步中，美國(guó)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)，尤其是FDA，已經(jīng)減少了人員和政府合同。 FDA的人員配備水平和程序化削減幅度顯著下降，影響其操作的各個(gè)方面。這些AI的改進(jìn)可能有助於減輕其中一些削減，或可能會(huì)擴(kuò)大其對(duì)FDA人員配備和計(jì)劃的影響。

Makary簡(jiǎn)潔地表示，Elsa標(biāo)誌著FDA內(nèi)AI集成的開始。

他指出：“今天介紹ELSA將是遵循的許多舉措中的第一個(gè)?！?“這就是我們將如何增強(qiáng)對(duì)美國(guó)人民的服務(wù)?！?/p>

以上是FDA的新AI工具將審核時(shí)間從3天減少到6分鐘的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！