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Phanindra Sai Boyapati，医疗保健数据专家和中小型企业 - 医疗保健中质量保健，自动化挑战，数据完整性，合规性，AI对质量质量质量质量质量，领导力和未来创新的影响
在当今快速发展的医疗保健IT景观中，质量保证（QA）比以往任何时候都更为重要。随着监管要求的增加，数据完整性挑战以及AI驱动的自动化的兴起，组织必须重新考虑其测试和验证方法。经验丰富的医疗保健数据专家Phanindra Sai Boyapati为[…]
来源:AI Time Journal在当今快速发展的医疗保健IT景观中，质量保证（QA）比以往任何时候都更为重要。随着监管要求的增加，数据完整性挑战以及AI驱动的自动化的兴起，组织必须重新考虑其测试和验证方法。经验丰富的医疗保健数据专家Phanindra Sai Boyapati为IT质量控制带来了超过17年的专业知识。在这次采访中，他分享了有关质量保证的演变，克服自动化挑战的策略以及AI在IT质量管理中的未来作用的见解。请继续阅读有关导航医疗保健复杂性的专家观点。
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拥有超过17年的IT质量控制经验，您如何看待质量检查和测试的景观，尤其是在医疗保健领域？哪些重大转变重新定义了今天质量保证的方式？您已经成功实施了自动化框架，该框架将验证周期时间减少了30％，并每年节省了15,000多个工时。推动这些举措的主要挑战是什么？您是如何克服自动化的？
您已经成功实施了自动化框架，该框架将验证周期时间减少了30％，并每年节省了15,000多个工时。推动这些举措的主要挑战是什么？您是如何克服自动化的？