用于临床数据管理的人工智能：EDC、编码和锁定

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：4小时57米

你将学到什么

• 了解 AI 如何支持 EDC 审核、查询工作流程、编码准备、协调和数据库锁定准备
• 更安全地使用 AI 进行临床数据管理中的数据审核、问题检测、查询起草和操作跟踪
• 认识到人工监督、数据完整性、可追溯性和 ALCOA+ 思维必须在哪些方面保持核心地位
• 应用实用的 AI 工作流程来提高实际 CDM 任务的一致性、组织性和信心

本课程包含人工智能的使用。

临床数据管理是试验质量、一致性和数据库准备情况的核心。团队应仔细审查数据，清晰地管理查询，支持编码和协调工作流程，并为干净的数据库锁定准备研究，同时保持可追溯性、监督和数据完整性。本课程旨在帮助学习者了解人工智能如何以实用、负责任且与工作相关的方式支持这些职责。

在本课程中，您将了解人工智能如何融入真正的 CDM 工作，涵盖协议到 CRF 思维、编辑检查支持、EDC 审查、数据清理、查询起草、编码准备、协调逻辑、问题跟踪和锁定准备。目标不是取代专业判断，而是帮助您更有效地使用人工智能，同时保护质量、一致性和运营控制。

我们还讨论了人工智能在受监管的临床数据工作中的局限性。您将了解为什么验证很重要、幻觉和过度自动化会在哪些方面产生风险、ALCOA+ 思维如何与人工智能支持的工作流程相联系，以及为什么在审查数据、解决问题和准备锁定时必须保持人工监督的中心地位。

在课程结束时，您将能够解释人工智能如何支持临床数据管理任务，更有效地使用提示来进行 CDM 相关工作，确定可追溯性和审查的必要性，以及应用结构化人工智能工作流程来改善实际研究操作的组织和信心。无论您已经从事临床数据管理、为 CDM 角色做准备，还是试图了解人工智能如何融入现代试验数据工作流程，本课程都能为您提供清晰且实用的基础。