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革命性的主持和市场访问
*强化学习是一种机器学习，计算机可以通过在动态环境中重复试用和错误的互动来学习任务。该AI工具的“损失”，其模型的预测频率是不正确的，已经测量并观察到随着训练的进行而显着减少。在研究中，结果表明，训练过程开始时损失急剧下降，但是该模型迅速掌握了数据中的模式。缩写：AI：人工智能； LLM：大语言模型
HEOR 中 RWE 对医疗保健优化的强大作用
本摘要讨论了如何使用健康经济学和成果研究 (HEOR) 来支持各种目标，从临床增量到访问优化和商业优化。提供了如何在每个类别中使用 HEOR 的示例，重点关注患者相似性分析、疾病诊断、疾病进展、治疗转变、市场识别、营销优化、患者参与、HCP 推广、疾病诊断、疾病进展、治疗转变、背景和行为建模、付款人谈判、付款人签约、折扣和回扣、价值信息传递和定价。还讨论了可用于识别潜在改进领域的数据协同作用。本摘要强调了了解医疗干预价值的重要性，并强调了 HEOR 如何帮助确保患者获得最佳护理。
AI中的AI：加速临床发展和患者访问的主要驱动因素生成AI在HEOR和市场访问中的作用
世界证据（RWE）和现实世界数据（RWD）具有生成AI，提供了有关这些合作如何产生新颖见解并推动Heor Field向前发展的见解。
欢迎与 IQVIA 一起参加 ISPOR 欧洲 2019 展会
欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 对研究人员的影响 嘉宾：Keja J 博士，RWES 副总裁，IQVIA HEOR 和 HTA 全球类别负责人，英国伦敦 GDPR 对 HEOR 社区有何影响？ 11 月 4 日，14:30–15:30 • 礼堂 10（一楼）
人工智能是否已准备好解决卫生经济学和成果研究的语言障碍？
卫生经济学和成果研究 (HEOR) 社区是一个由具有各种语言和文化背景的研究人员和专业人士组成的全球社区。尽管英语是 HEOR 出版物的主要语言，但语言仍然会给研究人员带来障碍。此外，HEOR 研究中使用的术语包含许多日常语言中不使用的技术词汇。人工智能 (AI) 已经发生了重大发展，影响了许多领域，包括翻译服务。尽管人工智能发展迅速，但研究人员强调了聘请特定科学领域和专业语言专家的重要性。1
卫生经济学和成果研究策略
Olivia 在加州大学圣地亚哥分校斯卡格斯药学与制药科学学院获得药学博士学位，在那里，她通过参与 AMCP P&T 竞赛和各种研究经历对 HEOR 产生了兴趣。这些经历让她了解到药物经济学方法如何为决策者在数据有限的情况下面临的挑战提供宝贵的见解，并帮助利益相关者比较相互竞争的医疗保健策略。Olivia 期待在华盛顿大学进一步探索基本的 HEOR 概念，并在 AbbVie 运用她的知识。在她的系统文献综述中，她研究了阿尔茨海默病患者抑郁、焦虑和冷漠的患病率。Olivia 渴望向华盛顿大学和 AbbVie 的杰出专家学习，扩展她的 HEOR 技能，并热衷于改善患者获得治疗的机会。
我们能信任人工智能输出吗？值得信赖的人工智能视角......
• 生成式 AI 和新兴 HEOR 应用的前景 • 生成式 AI 的局限性 • NICE 关于 AI 的立场声明 • 评估可信赖 AI 的现有框架 • 在
呼吁论文 - 健康中的证据综合...
证据综合 - 包括叙事，定性和/或定量综合的系统评价 - 是总结多种证据来源的重要方法，以及确定健康经济学和结果研究领域的方法和证据差距（HEOR）。证据综合为开发证据的最佳实践建议以及新的方法和应用提供了坚实的基础。证据综合和荟萃分析也是获得用于评估健康技术价值的经济模型数据输入的重要方法。
AI中的AI：加速临床发展和患者访问的主要驱动因素 生成AI在HEOR和市场访问中的作用
fda：“使用具有不透明度的算法或可能具有内部操作的算法，这些算法可能对用户或其他感兴趣的各方看不见这可能导致数据中错误或已经存在的偏差的扩增。我们旨在防止和纠正歧视（包括算法歧视），在使用AI/ML技术时，自动化系统偏爱一类人而不是另一类人时发生的算法歧视。”