数据简介

50多年来，生命科学企业一直致力于通过检测、报告和控制不良事件(AE)来保护患者的健康。但是，每年仍有超过10万个死亡病例和200万个入院病例与药物或设备不良事件相关。2企业必须快速评估和报告不良事件，确定新的严重安全隐患信号。当前，药物警戒(PV)流程严重依赖于人工操作。随着不良事件数量的日渐增多，发展内部团队或流程外包等传统的人工手段已经难以为继。人工药物警戒方法需要大量团队共同协作，需要进行无休止的训练，反复介绍评估可变性，而且还会受到人类速度和精力的限制。现在，行业领导者正在努力探究如何应用技术来提高药物警戒流程的速度和一致性，整个流程包括：病例接收、分诊（划分事件优先顺序）、医疗审查以及向监管机构进行报告一系列环节。认知计算可以提供各种能力，帮助处理海量的信息，包括结构化的和非结构化的信息。它可以提高人类理解海量数据的能力，而单凭人类一己之力根本无法处理或分析如此多的数据。认知解决方案可以揭示洞察和关系，同时找出支持证据，这样人们就可以满怀自信地得出结论。认知计算、云计算和高级分析技术协同发力，可以帮助转变患者安全保护方式，从被动反应式的人工流程转变为半自动的主动式安全洞察发掘方式。