توفّر قواعد البيانات الدوائية التقليدية حقولًا جامدة ومحددة مسبقًا. يتيح لك Entity Enricher تحديد البيانات التي تحتاجها بدقّة -- من الخصائص الجزيئية ومراحل التجارب السريرية إلى الملفات التنظيمية وملفات السلامة -- ويُثريها باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي متعددة لدقّة مُتحقَّق منها بشكل متقاطع.
الكيانات الدوائية معقّدة على نحوٍ فريد. فقد يحمل المركّب الواحد عشرات الأسماء التجارية عبر أسواق مختلفة، وتجارب سريرية متعددة جارية في مراحل متفاوتة، وحالات تنظيمية متغيّرة عبر الولايات القضائية، وملفّ أمان يتبدّل مع بيانات المراقبة بعد التسويق. وسرعان ما تصبح قواعد البيانات الساكنة قديمة، ولا تتّسع التنسيقات اليدوية للتوسّع.
مع Entity Enricher، تُعرّف مخططًا يلتقط تمامًا الحقول التي يحتاجها خط المعالجة لديك. يستعلم محرك الإثراء متعدد النماذج من عدة نماذج LLM في آنٍ واحد، وتحل طبقة الانصهار حالات التعارض — على سبيل المثال، عندما يُبلّغ نموذج عن تاريخ موافقة FDA يختلف عن آخر، يحدّد نظام التحكيم الإجابة الأكثر موثوقية مع تعليل كامل.
فيما يلي مخطط نموذجي لإثراء المركبات الدوائية. يمكنك توليد مخططات كهذه تلقائيًا من نموذج JSON باستخدام توليد المخططات بالذكاء الاصطناعي، أو بناؤها بصريًا في محرر المخططات.
{
"name": "PharmaceuticalCompound",
"properties": {
"compound_name": { "type": "string", "is_key": true },
"inn_name": { "type": "string" },
"cas_number": { "type": "string" },
"molecular_formula": { "type": "string" },
"molecular_weight": { "type": "number" },
"mechanism_of_action": { "type": "string" },
"therapeutic_area": { "type": "string" },
"regulatory_status": {
"type": "object",
"properties": {
"fda_approval": { "type": "string" },
"ema_approval": { "type": "string" },
"first_approval_date": { "type": "string" }
}
},
"clinical_trials": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"phase": { "type": "string" },
"indication": { "type": "string" },
"status": { "type": "string" },
"nct_id": { "type": "string" }
}
}
},
"safety_profile": {
"type": "object",
"properties": {
"black_box_warning": { "type": "boolean" },
"common_adverse_effects": { "type": "array" },
"contraindications": { "type": "array" }
}
}
}
}يقسّم Entity Enricher مخططك إلى مجالات خبرة، ويُشغّل استدعاءات LLM متوازية لكل مجال. وينتج عن ذلك نتائج أعمق وأكثر تخصّصًا من مُوجّه واحد متجانس.
| الحقل | الخبرة | الوصف |
|---|---|---|
| compound_name | عام | الأسماء التجارية والعامة عبر الأسواق |
| inn_name | عام | الاسم الدولي غير المسجّل الملكية (تسمية منظمة الصحة العالمية) |
| cas_number | الكيمياء | رقم تسجيل خدمة المستخلصات الكيميائية (CAS) |
| molecular_formula | الكيمياء | الصيغة الجزيئية والفئة البنيوية |
| mechanism_of_action | علم الأدوية | الهدف الدوائي والآلية الديناميكية الدوائية |
| regulatory_status | تنظيمي | حالة موافقة FDA/EMA وتواريخها |
| clinical_trials | سريري | مراحل التجارب النشطة والمكتملة، ودواعي الاستعمال، ومعرّفات NCT |
| safety_profile | الأمان | تحذيرات الإطار الأسود، والآثار الضائرة، وموانع الاستعمال |
الصق عيّنة JSON مركّبة أو صِف حقولك. يُنشئ الذكاء الاصطناعي مخططًا مُنمّطًا مع مجالات خبرة للبيانات التنظيمية والسريرية والكيميائية وبيانات السلامة.
قدّم أسماء المركّبات أو أرقام CAS أو بيانات جزئية. استخدم وضع الدُفعة لمعالجة مكتبات الأدوية بالكامل دفعة واحدة.
تُثري عدة نماذج LLM كل مركّب بالتوازي. ويتحقق التصنيف المبدئي من نوع الكيان قبل بدء الإثراء.
تُكتشَف التعارضات بين النماذج وتُحلّ. صدّر البيانات المُثراة على هيئة JSON أو Excel لدمجها في مسار عملك الدوائي.
تتبّع تقدّم التجارب السريرية عبر مشهدك التنافسي. أثرِ أسماء المركّبات بمراحل التجارب ونقاط النهاية والجداول الزمنية.
راقب حالات موافقة FDA وEMA، ومتطلبات REMS، والالتزامات بعد التسويق عبر الولايات القضائية.
اجمع ملفات الأحداث الضائرة والتحذيرات المؤطّرة وموانع الاستعمال لسير عمل اليقظة الدوائية.
إثراء المركّبات بتواريخ انتهاء براءات الاختراع وفترات الحصرية والجداول الزمنية لدخول الأدوية الجنيسة.
عرّف مخطط المركّبات الخاص بك، واربط مفاتيح مزوّد LLM الخاص بك، واحصل على معلومات صيدلانية مُنظَّمة في دقائق. دون قيود على الحقول المُعدّة مسبقًا.
ابدأ مجانًا