Cách chuẩn bị dữ liệu dược phẩm cho AI: hướng dẫn chi tiết từ chuyên gia

- Phân tích cấu trúc dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu nhất quán, tổ chức tốt và sẵn sàng cho các thuật toán AI. 
  - Độ nhất quán và toàn vẹn dữ liệu: Xác định và khắc phục các vấn đề như giá trị thiếu, bản sao, lỗi.
  - Chuẩn hóa: Đánh giá tổ chức dữ liệu, loại, định dạng và giảm thiểu dư thừa.
  - Phân tích mối quan hệ dữ liệu giữa các bảng: Hiểu các kết nối dữ liệu qua các cơ sở dữ liệu.
  - Tuân thủ các tiêu chuẩn định trước: Tạo các quy ước đặt tên và thiết kế schema thống nhất.
  - Định nghĩa schema cho sử dụng báo cáo: Thiết kế cấu trúc dữ liệu cho cả phân tích AI và tạo báo cáo.

- Đảm bảo độ chính xác dữ liệu: Đảm bảo tất cả dữ liệu huấn luyện chính xác để có những hiểu biết AI đáng tin cậy.
  - Phản ánh các thuộc tính thực tế: Đánh giá xem dữ liệu có phản ánh chính xác các đối tượng thực tế không.
  - Chuẩn hóa dữ liệu: Áp dụng các nguyên tắc và quy ước nhất quán cho chuẩn hóa dữ liệu.
  - Lỗi chính tả trong dữ liệu: Xác định và khắc phục lỗi chính tả và lỗi nhập liệu.
  - Dị thường trong dữ liệu: Phát hiện và xử lý các điểm dữ liệu bất thường.
  - Dữ liệu thiếu: Phân tích và quản lý các giá trị thiếu.

- Kiểm tra tính duy nhất của dữ liệu: Ngăn chặn các điểm dữ liệu trùng lặp để tránh kích thước mẫu bị thổi phồng và những hiểu biết sai lệch từ AI.
  - Xác định bản sao: Thiết lập tiêu chí để xác định các đối tượng dữ liệu trùng lặp.
  - Phân tích nguồn gốc bản sao: Điều tra nguyên nhân gốc rễ của các bản sao.
  - Chiến lược xử lý bản sao: Xác định cách tiếp cận phù hợp nhất để xử lý các bản sao.
  - Ngăn chặn bản sao trong tương lai: Đảm bảo không có bản sao xảy ra trong tương lai.

- Kiểm tra sự tồn tại của dữ liệu: Đảm bảo có dữ liệu đầy đủ qua thời gian, địa điểm và ngữ cảnh người dùng để tránh các mô hình thiên lệch và kết quả không chính xác.
  - Kiểm tra dữ liệu theo thời gian: Xác minh sự hiện diện của các điểm dữ liệu đầy đủ trong khung thời gian liên quan.
  - Kiểm tra dữ liệu theo địa điểm: Xác minh thông tin địa lý.
  - Kiểm tra dữ liệu theo người dùng: Kiểm tra xem dữ liệu liên quan đến các nhà sưu tập hoặc người dùng cụ thể có đầy đủ không.

- Tăng cường dữ liệu: Chống lại sự khan hiếm dữ liệu, có thể cản trở đáng kể nghiên cứu và hiệu quả của các mô hình.
  - Tăng cường dữ liệu: Thao tác dữ liệu hiện có để tạo ra các biến thể.
  - Tạo dữ liệu tổng hợp: Tạo ra các điểm dữ liệu hoàn toàn mới và thực tế.

📌 Chuẩn bị dữ liệu dược phẩm cho AI bao gồm các giai đoạn quan trọng như phân tích cấu trúc, đảm bảo độ chính xác, kiểm tra tính duy nhất và tồn tại, và tăng cường dữ liệu. Các bước này giúp đảm bảo dữ liệu nhất quán, chính xác và đầy đủ, từ đó cải thiện hiệu quả của các mô hình AI trong ngành dược phẩm.

https://www.pharmavoice.com/spons/how-can-you-prepare-pharmaceutical-data-for-ai-consumption/718829/