CliniGA CRO

Блог CliniGA CRO

Выборка для проверки автоматических результатов человеком

Обосновывайте выборку проверки автоматизации по назначению, последствиям ошибки и охвату неоднозначных или сложных случаев.

Иллюстративная фотография категории: Выборка для проверки автоматических результатов человеком
Фото: Kim Dornic (IFREMER, Pôle média & web, Centre Bretagne - ZI de la Pointe du Diable - CS 10070 - 29280 Plouzané) Kim Dornic (IFREMER, Pôle média & web, Centre Bretagne - ZI de la Pointe du Diable - CS 10070 - 29280 Plouzané) · Лицензия: CC BY 4.0 · Изображение обрезано и уменьшено.
Опубликовано
Обновлено

Когда автоматизация создает сотни записей, проверка человеком может охватывать лишь несколько примеров. Выбор удобных беспроблемных случаев способен оставить важные ошибки невидимыми. Проект проверки должен указывать, какое решение поддерживает автоматизация и каковы последствия неверного результата.

Область принятия решения

Выборка может включать обычные ситуации наряду с неоднозначными, пограничными примерами и примерами ошибочных входных данных. Однако целевой отбор не дает статистической частоты ошибок для всех записей. Заранее определите компетентность проверяющих, источники сравнения и путь прекращения использования проблемных результатов.

Пример проверки

Например, автоматизация категоризирует заметки мониторинга. Первые проверки охватывают только короткие заметки и пропускают неверную классификацию длинных текстов с несколькими вопросами. Группа добавляет в проверку длинные, противоречивые и неполные заметки, оценивая, не исчезают ли важные проблемы, когда система принудительно относит их к одной категории.

Практические проверки

  • Связывайте отбор с предполагаемым использованием и влиянием неверного решения.
  • Включайте подходящие примеры с неоднозначностью, недостающей информацией и несколькими темами.
  • Объясняйте, как после обнаружения ошибки будут исследоваться сходные затронутые результаты.

Критерии приемки и ограничения

Приемка требует достаточных свидетельств проверки для определенного использования и явных ограничений. Несколько правильных примеров не означают одобрения каждого результата. Повторно оценивайте, обнаруживает ли прежний подход отбора важные ошибки при изменении поведения системы или характеристик входных данных.

Частые вопросы

Делает ли одобрение человеком автоматизацию надежной?
Само по себе — нет. Существенно, что именно проверяется и какие свидетельства поддерживают проверку.
Нужно ли воссоздавать каждый результат вручную?
Разные применения требуют разного объема. Глубину проверки определяют риск решения и подходящая уполномоченная оценка.

Источники

  1. FDA — Электронные системы, записи и подписи
  2. EMA — ICH E6: надлежащая клиническая практика