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Mejores prácticas de aprendizaje automático en sanidad y ciencias de la vida

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Este documento describe las mejores prácticas para implementar el aprendizaje automático (ML) en la atención sanitaria y las ciencias de la vida, haciendo hincapié en el cumplimiento normativo, la seguridad y la operacionalización de los flujos de trabajo de IA/ML. Abarca retos clave como garantizar la reproducibilidad, la trazabilidad y la interpretabilidad de modelos en entornos altamente regulados. El documento también proporciona orientación sobre la creación de entornos de ML conformes con GxP, la seguridad de los datos y el mantenimiento de la gobernanza de los modelos durante todo el ciclo de vida del ML. Con especial atención a los servicios de AWS como SageMaker y SageMaker Model Monitor, ofrece estrategias para administrar e implementar modelos de ML de manera segura y eficaz para aplicaciones sanitarias y de ciencias de la vida.

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