पारंपरिक फार्मास्युटिकल डेटाबेस कठोर, पूर्व-निर्धारित फ़ील्ड प्रदान करते हैं। Entity Enricher आपको यह ठीक-ठीक परिभाषित करने देता है कि आपको किस डेटा की आवश्यकता है -- आणविक गुणों और क्लिनिकल ट्रायल फ़ेज़ से लेकर नियामक फाइलिंग और सुरक्षा प्रोफ़ाइल तक -- और क्रॉस-वैलिडेटेड सटीकता के लिए कई AI मॉडल का उपयोग करके इसे एनरिच करता है।
फार्मास्युटिकल entity विशिष्ट रूप से जटिल होती हैं। एक ही यौगिक के अलग-अलग बाज़ारों में दर्जनों ब्रांड नाम हो सकते हैं, विभिन्न चरणों में कई चल रहे क्लिनिकल ट्रायल हो सकते हैं, विभिन्न क्षेत्राधिकारों में बदलती नियामक स्थितियाँ हो सकती हैं, और एक सुरक्षा प्रोफ़ाइल जो पोस्ट-मार्केट निगरानी डेटा के साथ बदलती रहती है। स्थिर डेटाबेस जल्दी ही पुराने पड़ जाते हैं, और मैनुअल क्यूरेशन स्केल नहीं करता।
Entity Enricher के साथ, आप एक स्कीमा परिभाषित करते हैं जो ठीक उन्हीं फ़ील्ड को कैप्चर करता है जिनकी आपकी पाइपलाइन को ज़रूरत है। बहु-मॉडल संवर्धन इंजन एक साथ कई LLM से क्वेरी करता है, और फ्यूज़न लेयर विसंगतियों को हल करती है -- उदाहरण के लिए, जब एक मॉडल किसी FDA अनुमोदन तिथि की रिपोर्ट करता है जो दूसरे से भिन्न होती है, तो मध्यस्थता सिस्टम पूर्ण तर्क के साथ सबसे विश्वसनीय उत्तर की पहचान करता है।
नीचे फार्मास्युटिकल कंपाउंड्स को एनरिच करने के लिए एक नमूना स्कीमा दिया गया है। आप AI स्कीमा जनरेशन का उपयोग करके नमूना JSON से इस तरह के स्कीमा स्वचालित रूप से जनरेट कर सकते हैं, या उन्हें स्कीमा एडिटर में विज़ुअली बना सकते हैं।
{
"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" }
}
}
}
}Entity Enricher आपके स्कीमा को विशेषज्ञता डोमेन में विभाजित करता है, प्रत्येक डोमेन के लिए समानांतर LLM कॉल्स चलाता है। यह एकल अखंड प्रॉम्प्ट की तुलना में गहरे, अधिक विशेषीकृत परिणाम उत्पन्न करता है।
| फ़ील्ड | expertise | विवरण |
|---|---|---|
| compound_name | सामान्य | बाज़ारों में ब्रांड और जेनेरिक नाम |
| inn_name | सामान्य | इंटरनेशनल नॉनप्रोप्राइटरी नेम (WHO पदनाम) |
| cas_number | रसायन विज्ञान | Chemical Abstracts Service रजिस्ट्री नंबर |
| molecular_formula | रसायन विज्ञान | आणविक सूत्र और संरचनात्मक वर्ग |
| mechanism_of_action | फार्माकोलॉजी | ड्रग टारगेट और फार्माकोडायनामिक तंत्र |
| regulatory_status | विनियामक | FDA/EMA अनुमोदन स्थिति और तिथियाँ |
| clinical_trials | क्लिनिकल | सक्रिय और पूर्ण किए गए ट्रायल चरण, संकेत, NCT ID |
| safety_profile | सुरक्षा | ब्लैक बॉक्स चेतावनियाँ, प्रतिकूल प्रभाव, विपरीत संकेत |
एक सैंपल कंपाउंड JSON पेस्ट करें या अपने फ़ील्ड्स का वर्णन करें। AI रेगुलेटरी, क्लिनिकल, केमिस्ट्री और सुरक्षा डेटा के लिए expertise domain के साथ एक टाइप्ड schema जनरेट करता है।
कंपाउंड नाम, CAS नंबर या आंशिक डेटा दें। पूरी ड्रग लाइब्रेरी को एक साथ प्रोसेस करने के लिए बैच मोड का उपयोग करें।
कई LLM समानांतर में प्रत्येक यौगिक को संवर्धित करते हैं। संवर्धन शुरू होने से पहले प्री-फ्लाइट वर्गीकरण एंटिटी प्रकार की पुष्टि करता है।
मॉडलों के बीच कॉन्फ्लिक्ट का पता लगाकर उनका समाधान किया जाता है। एनरिच किए गए डेटा को अपनी फ़ार्मास्युटिकल पाइपलाइन में इंटीग्रेट करने के लिए JSON या Excel के रूप में एक्सपोर्ट करें।
अपने प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में क्लिनिकल ट्रायल की प्रगति को ट्रैक करें। कंपाउंड नामों को ट्रायल फ़ेज़, एंडपॉइंट और टाइमलाइन के साथ एनरिच करें।
विभिन्न क्षेत्राधिकारों में FDA और EMA अनुमोदन स्थितियों, REMS आवश्यकताओं और पोस्ट-मार्केट प्रतिबद्धताओं की निगरानी करें।
फार्माकोविजिलेंस वर्कफ़्लो के लिए प्रतिकूल घटना प्रोफ़ाइल, ब्लैक बॉक्स चेतावनियों और मतभेदों को एकत्रित करें।
कंपाउंड्स को patent समाप्ति तिथियों, विशिष्टता अवधियों, और जेनेरिक प्रवेश समयसीमाओं के साथ एनरिच करें।
अपना कंपाउंड स्कीमा परिभाषित करें, अपनी LLM प्रोवाइडर कीज़ कनेक्ट करें, और मिनटों में स्ट्रक्चर्ड फार्मास्युटिकल इंटेलिजेंस प्राप्त करें। कोई पूर्व-निर्मित फ़ील्ड सीमा नहीं।
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