Intelligence en ingénierie tout au long du cycle de vie des technologies médicales
HCLTech AI Force.MedTech est une plateforme d’intelligence native en AI pour les cycles de vie des produits réglementés.
Basée sur l’approche de l’intelligence du cycle de vie, la plateforme aide les entreprises MedTech à transformer la connaissance fragmentée du cycle de vie en une intelligence connectée, explicable et exploitable, renforçant chaque décision tout au long du cycle de vie.
Alimentée par des agents spécialisés, des connaissances produit interconnectées, une recherche contextuelle et un raisonnement sous gouvernance, HCLTech AI Force.MedTech fournit des insights fondés sur la traçabilité, la conformité et le contexte réel du produit.
Fonctionnant à travers l’ingénierie, la qualité, la réglementation, le secteur clinique, la fabrication et les fonctions post-commercialisation,
HCLTech AI Force.MedTech complète les systèmes existants en créant une couche d’intelligence à apprentissage continu qui permet la circulation harmonieuse de l’information, des insights et des décisions dans l’organisation.
En transformant la connaissance du cycle de vie en intelligence du cycle de vie, HCLTech AI Force.MedTech aide les organisations MedTech à accélérer l’innovation, à réduire les coûts liés à la qualité, à renforcer la conformité, à améliorer la performance opérationnelle et à offrir de meilleurs résultats pour les patients grâce à l’apprentissage continu et à des décisions mieux éclairées.
Ce qui distingue HCLTech AI Force.MedTech
Raisonnez dans les contextes d’ingénierie, de qualité, de réglementation, de clinique et de cybersécurité.
Baser les réponses sur la configuration du produit, les normes, la justification de la conception et les connaissances institutionnelles.
Préservez l’historique du produit, l’intention de conception, la traçabilité des risques, les informations terrain et les connaissances en matière de remédiation.
Lier les exigences, les risques, les conceptions, les tests, les contrôles, les changements, les preuves et les signaux terrain.
Intégrez la traçabilité, la génération de preuves et les contrôles de révision dans le travail d’ingénierie quotidien.
Préservez la responsabilité des experts pendant que les agents renforcent le raisonnement, la cohérence, la validation et la remédiation.
Transformation des flux de travail critiques tout au long du cycle de vie MedTech
Développement de nouveau produit
Réutilisez les connaissances sur les produits antérieurs, identifiez les preuves touchées et améliorez la cohérence des décisions du concept à la mise en marché.
Gestion du DHF et des risques
Maintenez la connectivité des exigences, des dangers, des contrôles, des preuves de vérification et de l’impact des changements entre les variantes de produit.
Traçabilité et préparation à la conformité
Évaluez en continu l’exhaustivité, la traçabilité des preuves et la préparation réglementaire plutôt que de s’y préparer uniquement au moment de l’audit.
Gestion du cycle de vie de la cybersécurité
Reliez les modèles de menaces, les exigences de sécurité, les vulnérabilités, les changements logiciels et la remédiation post-commercialisation.
Ingénierie de soutien
Évaluez l’impact des changements sur l’architecture, les risques, les tests, les preuves de fabrication et les soumissions avant la mise en œuvre.
Plaintes et enquêtes
Faites le lien entre les plaintes, la télémétrie des appareils, le contexte du lot, les dossiers de service et les enquêtes antérieures pour accélérer l’analyse des causes profondes.
Surveillance post-commercialisation
Passez d’une détection dépendante des plaintes à une intelligence des signaux intégrée à travers les données terrain et opérationnelles.
Automatisation intelligente des tests
Générez, priorisez et maintenez les actifs de test à l’aide des exigences, des risques, du code et du contexte de changement.
Transformez la connaissance du cycle de vie en avantage du cycle de vie
Créez un cycle de vie de produit connecté, conforme et en apprentissage continu avec HCLTech AI Force.MedTech, transformant les cas d'utilisation de l'AI isolés en intelligence d'ingénierie connectée, du concept à l'après-mise sur le marché.
