Gegevensverzamelingsprotocol voor de ontwikkeling van Chloe-OQ, een AI-model voor het beoordelen van de kwaliteit van de eicellen.

Het CHLOE-OQ Data Collection Protocol is ontworpen om de betrouwbare en robuuste ontwikkeling van de op Chloe Technology gebaseerde toepassing te ondersteunen, wat zorgt voor hun nauwkeurigheid en effectiviteit bij het beoordelen van de kwaliteit van de eicellen. Dit protocol vergemakkelijkt de gehele Lifecycle van de AI -modelontwikkeling, inclusief training, verificatie en validatie, om de prestaties en betrouwbaarheid van machine learning -algoritmen te verbeteren die zijn geïntegreerd in de Chloe -toepassing.

Bovendien heeft het protocol tot doel de fase van de machine learning van de reeds vrijgegeven OQ -toepassingen te verfijnen door nieuwe gegevens op te nemen en modelprestaties in de loop van de tijd te verbeteren. Een belangrijk onderdeel van dit proces omvat gesimuleerde gebruiksbeoordelingen, die worden uitgevoerd om de bruikbaarheid, nauwkeurigheid en algemene functionaliteit van Chloe-toepassingen in klinische instellingen in de praktijk te evalueren door middel van een vragenlijst voor embryoloog die Chloe gebruikt. Deze beoordelingen zorgen ervoor dat de technologie niet alleen wetenschappelijk gezond is, maar ook gebruiksvriendelijk, waardoor het voor embryologen gemakkelijker is om chloe-applicaties efficiënt in hun workflow te integreren.

Door zich te houden aan dit gestructureerde protocol voor het verzamelen van gegevens, kan de Chloe -toepassing continu evolueren, waardoor hoge prestatienormen en bruikbaarheid worden gehandhaafd bij de beoordeling van de eicelkwaliteit.