然而，探索这一新领域面临着复杂的挑战，包括非确定性响应，例如对同一问题 自动化监管情 的不同答案、准确性不足、非精细可追溯性、安全性、GxP 合规性和技能提升成本。当前一波 GenAI 实验将决定它是否会发展成为一项颠覆行业的创新，还是仅仅停留在概念验证阶段。在这一波实验中，大型生物制药公司正在探索 GenAI 的价值，以实现监管情报 WhatsApp 号码数据 生成自动化、文档翻译精简、利用卫生当局 (HA) 查询中的响应以及加快档案编写。
行业领导者对自动化监管情报表现出浓厚兴趣。他们正在使用 GenAI 来汇总大量非结构化的 HA 指导文件和内部本地情报数据。这将有助于：
自动对监管情报文件进行汇总、分类和标记
利用大型语言模型 (LLM) 聊天机器人来分析数据集、识别模式并产生见解以便于使用。
这种方法可以将监管战略家进行影响评估所需的时间从几天缩短到几小时甚至几分钟。然而，GenAI 也会产生不正确和误导性的结果，也称为幻觉，范围从简单的逻辑错误到错误信息。GenAI 结果中包含的引用不够详细，因此很难以合理的努力来审查准确性。因此，许多组织决定等待基础 LLM 成熟后再将其用于监管情报自动化的生产。
简化文件翻译
用于消费者用例的机器翻译工具已经问世数十年。然而，最近的 GenAI 创新也推动了科技行业大力投资其他形式的 AI — 例如，将神经网络与传统机 全部 100 器翻译技术相结合，以获得更高可信度的结果。这种 AI 增强技术现已进入主流监管领域。
多家大型生物制药公司已完成人工智能翻译的 POC，使用以英语为基础的第一波市场文档为世界其他地区生成 帮助您制作内容的技巧 提交和标签文档。这些投资开始显示出减少对人工翻译服务提供商的依赖和加快内部质量控制周期的成果。