यह पोस्ट एक्सेंचर के इलान गेलर, शुयू यांग और ऋचा गुप्ता के साथ सह-लिखित है।
नवोन्मेषी नई फार्मास्यूटिकल्स दवाओं को बाजार में लाना एक लंबी और कड़ी प्रक्रिया है। कंपनियों को जटिल नियमों और अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) जैसे शासी निकायों से व्यापक अनुमोदन आवश्यकताओं का सामना करना पड़ता है। सबमिशन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा जैसे नियामक दस्तावेज़ तैयार करना है सामान्य तकनीकी दस्तावेज़ (सीटीडी), एफडीए को आवेदन, संशोधन, पूरक और रिपोर्ट जमा करने के लिए एक व्यापक मानक स्वरूपित दस्तावेज़। इस दस्तावेज़ में दवा अनुसंधान और परीक्षण की प्रक्रिया के दौरान बनाई गई 100 से अधिक अत्यधिक विस्तृत तकनीकी रिपोर्ट शामिल हैं। मैन्युअल रूप से CTD बनाना अविश्वसनीय रूप से श्रम-गहन है, जिसमें एक सामान्य बड़ी फार्मा कंपनी के लिए प्रति वर्ष 100,000 घंटे तक की आवश्यकता होती है। सैकड़ों दस्तावेजों को संकलित करने की कठिन प्रक्रिया में त्रुटियों की भी संभावना रहती है।
एक्सेंचर स्वचालित का उपयोग करके एक नियामक दस्तावेज़ संलेखन समाधान बनाया जनरेटिव ए.आई. जो शोधकर्ताओं और परीक्षकों को कुशलतापूर्वक सीटीडी तैयार करने में सक्षम बनाता है। परीक्षण रिपोर्ट से मुख्य डेटा निकालकर, सिस्टम उपयोग करता है अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट और अन्य AWS AI सेवाएँ उचित प्रारूप में CTD उत्पन्न करने के लिए। यह क्रांतिकारी दृष्टिकोण CTD संलेखन पर खर्च किए गए समय और प्रयास को कम करता है। उपयोगकर्ता प्रस्तुत करने से पहले कंप्यूटर-जनरेटेड रिपोर्ट की तुरंत समीक्षा और समायोजन कर सकते हैं।
डेटा की संवेदनशील प्रकृति और इसमें शामिल प्रयास के कारण, दवा कंपनियों को उच्च स्तर के नियंत्रण, सुरक्षा और लेखापरीक्षा की आवश्यकता होती है। यह समाधान नियंत्रण, सुरक्षा और ऑडिटेबिलिटी आवश्यकताओं को सक्षम करने के लिए AWS वेल-आर्किटेक्टेड सिद्धांतों और दिशानिर्देशों पर निर्भर करता है। उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रणाली सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन का भी उपयोग करती है।
AWS जनरेटिव AI का उपयोग करके, एक्सेंचर का लक्ष्य फार्मास्यूटिकल्स जैसे विनियमित उद्योगों की दक्षता में बदलाव लाना है। निराशाजनक CTD दस्तावेज़ प्रक्रिया को स्वचालित करने से नए उत्पाद अनुमोदन में तेजी आती है ताकि नवीन उपचार रोगियों तक तेजी से पहुँच सकें। एआई एक बड़ी छलांग लगाता है।
यह पोस्ट सेजमेकर जंपस्टार्ट और अन्य एडब्ल्यूएस सेवाओं का उपयोग करके नियामक दस्तावेज़ लेखन के लिए एक्सेंचर द्वारा विकसित एंड-टू-एंड जेनरेटिव एआई समाधान का अवलोकन प्रदान करता है।
समाधान अवलोकन
एक्सेंचर ने एक एआई-आधारित समाधान बनाया है जो स्वचालित रूप से आवश्यक प्रारूप में एक सीटीडी दस्तावेज़ तैयार करता है, साथ ही उपयोगकर्ताओं के लिए जेनरेट की गई सामग्री की समीक्षा और संपादन करने की सुविधा भी देता है। प्रारंभिक मूल्य में लेखन समय में 40-45% की कमी का अनुमान लगाया गया है।
यह जेनरेटिव एआई-आधारित समाधान परीक्षण प्रक्रिया के हिस्से के रूप में उत्पादित तकनीकी रिपोर्टों से जानकारी निकालता है और केंद्रीय शासी निकायों द्वारा आवश्यक सामान्य प्रारूप में विस्तृत डोजियर वितरित करता है। उपयोगकर्ता तब दस्तावेजों की समीक्षा और संपादन करते हैं, जहां आवश्यक हो, और उसे केंद्रीय शासी निकायों को जमा करते हैं। यह समाधान दस्तावेज़ निकालने और बनाने के लिए सेजमेकर जम्पस्टार्ट AI21 जुरासिक जंबो इंस्ट्रक्ट और AI21 सारांश मॉडल का उपयोग करता है।
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
वर्कफ़्लो में निम्नलिखित चरण होते हैं:
- एक उपयोगकर्ता अपने कंप्यूटर ब्राउज़र से नियामक दस्तावेज़ संलेखन उपकरण तक पहुंचता है।
- एक रिएक्ट एप्लिकेशन होस्ट किया गया है AWS प्रवर्धित करें और इसे उपयोगकर्ता के कंप्यूटर से एक्सेस किया जाता है (DNS के लिए, उपयोग करें)। अमेज़ॅन रूट 53).
- रिएक्ट एप्लिकेशन यह पता लगाने के लिए एम्प्लीफाई प्रमाणीकरण लाइब्रेरी का उपयोग करता है कि उपयोगकर्ता प्रमाणित है या नहीं।
- अमेज़ॅन कॉग्निटो एक स्थानीय उपयोगकर्ता पूल प्रदान करता है या उपयोगकर्ता की सक्रिय निर्देशिका के साथ फ़ेडरेट किया जा सकता है।
- एप्लिकेशन एम्प्लीफाई लाइब्रेरीज़ का उपयोग करता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3) और उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए दस्तावेज़ों को अमेज़ॅन एस3 पर अपलोड करता है।
- एप्लिकेशन नौकरी विवरण (ऐप-जनरेटेड जॉब आईडी और अमेज़ॅन एस 3 स्रोत फ़ाइल स्थान) लिखता है अमेज़ॅन सरल कतार सेवा (अमेज़ॅन एसक्यूएस) कतार। यह Amazon SQS द्वारा लौटाए गए संदेश आईडी को कैप्चर करता है। अमेज़ॅन एसक्यूएस एक दोष-सहिष्णु डिकॉउल्ड आर्किटेक्चर को सक्षम बनाता है। भले ही किसी कार्य को संसाधित करते समय कुछ बैकएंड त्रुटियां हों, अमेज़ॅन एसक्यूएस के अंदर एक कार्य रिकॉर्ड होने से सफल पुनर्प्रयास सुनिश्चित हो जाएगा।
- पिछले अनुरोध द्वारा लौटाई गई जॉब आईडी और संदेश आईडी का उपयोग करके, क्लाइंट इससे जुड़ता है WebSocket एपीआई और जॉब आईडी और संदेश आईडी को वेबसॉकेट कनेक्शन पर भेजता है।
- WebSocket ट्रिगर करता है AWS लाम्बा फ़ंक्शन, जो एक रिकॉर्ड बनाता है अमेज़ॅन डायनेमोडीबी. रिकॉर्ड कनेक्शन आईडी और संदेश आईडी के साथ जॉब आईडी (वेबसॉकेट) की एक कुंजी-मूल्य मैपिंग है।
- एक अन्य लैम्ब्डा फ़ंक्शन SQS कतार में एक नए संदेश के साथ चालू हो जाता है। लैम्ब्डा फ़ंक्शन जॉब आईडी को पढ़ता है और एक को आमंत्रित करता है AWS स्टेप फ़ंक्शंस डेटा फ़ाइलों को संसाधित करने के लिए वर्कफ़्लो।
- स्टेप फ़ंक्शंस राज्य मशीन स्रोत दस्तावेज़ों को संसाधित करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन को आमंत्रित करती है। फ़ंक्शन कोड आह्वान करता है अमेज़न टेक्सट्रेक दस्तावेज़ों का विश्लेषण करने के लिए. प्रतिक्रिया डेटा DynamoDB में संग्रहीत है। प्रसंस्करण डेटा के साथ विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर, इसे Amazon S3 या में भी संग्रहीत किया जा सकता है Amazon DocumentDB (MongoDB संगतता के साथ).
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन स्रोत दस्तावेज़ों से सारणीबद्ध डेटा को पार्स करने और निकाले गए डेटा को डायनेमोडीबी में संग्रहीत करने के लिए अमेज़ॅन टेक्स्टट्रैक्ट एपीआई डिटेक्टडॉक्यूमेंट को आमंत्रित करता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन डायनेमोडीबी तालिका में संग्रहीत मैपिंग नियमों के आधार पर डेटा को संसाधित करता है।
- एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन एक बड़े भाषा मॉडल के साथ जेनरेटिव एआई का उपयोग करके शीघ्र पुस्तकालयों और क्रियाओं की एक श्रृंखला को आमंत्रित करता है अमेज़न SageMaker डेटा संक्षेपण के लिए.
- दस्तावेज़ लेखक लैम्ब्डा फ़ंक्शन S3 संसाधित फ़ोल्डर में एक समेकित दस्तावेज़ लिखता है।
- जॉब कॉलबैक लैम्ब्डा फ़ंक्शन, जॉब आईडी पास करते हुए, DynamoDB तालिका से कॉलबैक कनेक्शन विवरण पुनर्प्राप्त करता है। फिर लैम्ब्डा फ़ंक्शन वेबसॉकेट एंडपॉइंट पर कॉलबैक करता है और अमेज़ॅन एस 3 से संसाधित दस्तावेज़ लिंक प्रदान करता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन संदेश को SQS कतार से हटा देता है ताकि इसे पुन: संसाधित न किया जा सके।
- एक दस्तावेज़ जनरेटर वेब मॉड्यूल JSON डेटा को Microsoft Word दस्तावेज़ में परिवर्तित करता है, इसे सहेजता है, और संसाधित दस्तावेज़ को वेब ब्राउज़र पर प्रस्तुत करता है।
- उपयोगकर्ता वेब मॉड्यूल से दस्तावेज़ों को S3 बकेट में वापस देख, संपादित और सहेज सकता है। इससे समीक्षा और आवश्यक सुधार, यदि कोई हो, में सहायता मिलती है।
समाधान डोमेन अनुकूलन करने, मॉडलों को ठीक करने और सेजमेकर एंडपॉइंट्स को तैनात करने के लिए सेजमेकर नोटबुक (पिछले आर्किटेक्चर में टी लेबल) का भी उपयोग करता है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे एक्सेंचर एक नियामक दस्तावेज़ संलेखन समाधान की दिशा में एंड-टू-एंड दृष्टिकोण को लागू करने के लिए एडब्ल्यूएस जेनरेटिव एआई सेवाओं का उपयोग कर रहा है। प्रारंभिक परीक्षण में इस समाधान ने CTD लिखने के लिए आवश्यक समय में 60-65% की कमी प्रदर्शित की है। हमने पारंपरिक विनियामक गवर्निंग प्लेटफार्मों में अंतराल की पहचान की है और तेजी से प्रतिक्रिया समय के लिए इसके ढांचे के भीतर जेनरेटिव इंटेलिजेंस को बढ़ाया है, और दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं के साथ जुड़कर सिस्टम में लगातार सुधार कर रहे हैं। समाधान के बारे में गहराई से जानने और इसे अपने ग्राहकों के लिए तैनात करने के लिए एक्सेंचर सेंटर ऑफ एक्सीलेंस टीम से संपर्क करें।
जेनरेटिव एआई पर केंद्रित यह संयुक्त कार्यक्रम एक्सेंचर और एडब्ल्यूएस के संयुक्त ग्राहकों के लिए टाइम-टू-वैल्यू बढ़ाने में मदद करेगा। यह प्रयास कंपनियों के बीच 15-वर्षीय रणनीतिक संबंधों पर आधारित है और उन्हीं सिद्ध तंत्रों और त्वरक का उपयोग करता है। एक्सेंचर एडब्ल्यूएस बिजनेस ग्रुप (एएबीजी)।
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AWS के उपयोग पर जेनरेटिव AI के बारे में अधिक जानकारी के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक या सेजमेकर, देखें AWS पर जनरेटिव AI: प्रौद्योगिकी और Amazon SageMaker JumpStart का उपयोग करके AWS पर जनरेटिव AI के साथ शुरुआत करें.
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लेखक के बारे में
इलान गेलर एक्सेंचर में डेटा और एआई प्रैक्टिस में प्रबंध निदेशक हैं। वह डेटा और एआई और सेंटर फॉर एडवांस्ड एआई के लिए ग्लोबल एडब्ल्यूएस पार्टनर लीड हैं। एक्सेंचर में उनकी भूमिकाएँ मुख्य रूप से जटिल डेटा, एआई/एमएल और हाल ही में जेनरेटिव एआई समाधानों के डिजाइन, विकास और वितरण पर केंद्रित रही हैं।
शुयु यांग जेनेरेटिव एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल डिलीवरी लीड हैं और सीओई (उत्कृष्टता केंद्र) एक्सेंचर एआई (एडब्ल्यूएस डेवऑप्स प्रोफेशनल) टीमों का भी नेतृत्व करते हैं।
ऋचा गुप्ता एक्सेंचर में एक प्रौद्योगिकी वास्तुकार हैं, जो विभिन्न एआई परियोजनाओं का नेतृत्व कर रहे हैं। उनके पास स्केलेबल एआई और जेनएआई समाधान तैयार करने का 18+ वर्षों का अनुभव है। उनका विशेषज्ञता क्षेत्र एआई आर्किटेक्चर, क्लाउड सॉल्यूशंस और जेनरेटिव एआई पर है। वह विभिन्न बिक्री-पूर्व गतिविधियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
शिखर क्वात्र Amazon Web Services में एक AI/ML स्पेशलिस्ट सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है, जो एक प्रमुख ग्लोबल सिस्टम इंटीग्रेटर के साथ काम कर रहा है। उन्होंने AI/ML और IoT डोमेन में 500 से अधिक पेटेंट के साथ सबसे कम उम्र के भारतीय मास्टर इन्वेंटर्स में से एक का खिताब अर्जित किया है। शिखर संगठन के लिए लागत-कुशल, स्केलेबल क्लाउड वातावरण बनाने, बनाने और बनाए रखने में सहायता करता है, और AWS पर रणनीतिक उद्योग समाधान बनाने में GSI भागीदार का समर्थन करता है। शिखर को अपने खाली समय में गिटार बजाना, संगीत रचना करना और माइंडफुलनेस का अभ्यास करना पसंद है।
सचिन ठक्करी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो एक अग्रणी ग्लोबल सिस्टम इंटीग्रेटर (जीएसआई) के साथ काम करते हैं। उनके पास आईटी आर्किटेक्ट और बड़े संस्थानों के लिए प्रौद्योगिकी सलाहकार के रूप में 23 वर्षों से अधिक का अनुभव है। उनका फोकस क्षेत्र डेटा, एनालिटिक्स और जेनरेटिव एआई पर है। सचिन वास्तुशिल्प मार्गदर्शन प्रदान करते हैं और AWS पर रणनीतिक उद्योग समाधान बनाने में GSI भागीदार का समर्थन करते हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accenture-creates-a-regulatory-document-authoring-solution-using-aws-generative-ai-services/
