Zukunftsprognosen lassen selbst die Klügsten unter uns oft dumm dastehen. Erinnern Sie sich noch daran, wie Technikkenner in den 90er Jahren über das Internet spotteten und es als eine vorübergehende Modeerscheinung abtaten? Heute ist unser Leben in einer Weise mit dem Internet verflochten, wie sie es sich nie hätten vorstellen können. In diesem Beitrag erforschen wir ein weiteres Gebiet, das unsere Branche revolutionieren wird: die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Erstellung und Analyse von SEND-Daten. Schnallen Sie sich an und tauchen Sie ein in den potenziellen Wandel, den KI für den nicht-klinischen Datenaustausch darstellt.
Hört sich das nach mir an? Das war es, was ChatGPT produzierte, nachdem ich es gebeten hatte, meinen Blog zu lesen und mir dann einen einleitenden Absatz für einen Beitrag zu schreiben, in dem es um den möglichen Einsatz von KI sowohl bei der Erstellung als auch bei der Analyse von SEND-Daten geht, und zwar in meinem typischen Schreibstil. Ich denke, das hat es ziemlich gut gemacht, obwohl ich glaube, dass ich das Wort "verflochten" noch nie benutzt habe. Vielleicht sollte ich damit anfangen?
KI scheint heutzutage allgegenwärtig zu sein und sich bei der Datenanalyse und Mustererkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache sowie der Bild- und Videoerkennung auszuzeichnen. Sie kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren und wird in Anwendungen wie Empfehlungssystemen und prädiktiver Analytik eingesetzt. KI wird eindeutig bei der Betrugserkennung, der Cybersicherheit und dem Lieferkettenmanagement eingesetzt und scheint in innovativen Anwendungen in verschiedenen Branchen verwendet zu werden. Ich bin mir sicher, dass viele von uns schon einmal die Chat-Funktion auf einer Website genutzt haben und sich über die Hilfe eines KI-Bots gefreut haben.
Gibt es also eine Anwendung für SEND? Ich habe jemanden leichtfertig sagen hören, dass KI in der Lage sein sollte, Studiendaten anstelle von Menschen in SEND umzuwandeln. Ich persönlich halte das für Unsinn (zumindest kurzfristig), aber ich denke, wir sollten in der Lage sein, KI so zu nutzen, als wäre sie unser eigener hocheffizienter Assistent, der sich wiederholende Aufgaben übernimmt und intelligente Vorschläge macht, wie wir Konformitätsprobleme in unseren Daten lösen können.
Ich sage das, weil ich nicht glaube, dass wir der KI vertrauen sollten, Entscheidungen zu treffen, sondern sie eher als Hilfsmittel einsetzen sollten, um uns zu unterstützen. Ein Beispiel: Bei der Erstellung eines SEND-Datensatzes gibt es einen bestimmten Begriff, der in der Datenerfassung verwendet wird und in die SEND Controlled Terminology (CT) übersetzt werden muss. Wir möchten nicht, dass die KI diese Entscheidung für uns trifft, aber wäre es nicht großartig, wenn die Anwendung dieses Problem erkennen und uns dann die am besten geeignete CT zur Auswahl vorschlagen könnte?
Ein weiterer möglicher Einsatzbereich ist die Extraktion von Versuchsplanungsparametern und anderen Metadaten aus dem Textteil des Berichts sowie aus Protokolldokumenten, SOPs und anderen unterstützenden Unterlagen. Die natürliche Sprachverarbeitung der KI ist in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren (was in Anwendungen wie Chatbots genutzt wird) und sollte daher in der Lage sein, Dokumente zu lesen und die relevanten Informationen in einem Bruchteil der Zeit zu extrahieren, die ein Mensch benötigt. Der Mensch müsste solche Vorschläge zwar immer noch prüfen und akzeptieren, aber wir sollten viel schneller zu einer Antwort kommen.
Ich glaube nicht, dass KI denjenigen, die für die Erstellung von SEND-Datensätzen verantwortlich sind, in absehbarer Zeit die Arbeit abnehmen wird, aber sie könnte sie erleichtern. Und mit diesem Gedanken sind mir die Worte ausgegangen, bevor wir anfangen konnten, die Rolle zu diskutieren, die KI bei der Suche, Zusammenfassung und Analyse unserer standardisierten nicht-klinischen Daten spielen könnte. Vielleicht sollte das das Thema eines zukünftigen Blogs sein.
bis zum nächsten Mal
Marc
