Maguire 表示,中心使用的预测性分析系统称为质量监督数据分析(data analytics for quality surveillance,DAQS)是“我们的基础,是一个允许数据集成和管理的框架,用于对产品生命周期中的场地和潜在质量信号进行一致且最新的评估。DAQS 具有交互式可视化功能,从而可以以可视方式实时查看数据,如果出现信号,我们将深入挖掘至所需的粒度级别。”
她补充指出,“在 COVID-19 期间,我们被允许使用 DAQS 框架来真正帮助我们监控手消毒液生产商。”为了更好地了解与 1800 个新注册场地相关的风险,DAQS 可以让 FDA“使用自然语言处理对企业的上市后报告评估。我们还可以对请求进行结构化,以便来自这些生产商的数据可以返回到结构化框架中。”
Maguire 还解释表示,其质量报表(quality dashboard)是“在 DAQS 环境中运行的一个应用程序”。该报表于 2016 年创建,作为一种工具,可帮助 FDA 按治疗领域比较药品,尤其是相同参照上市药品的仿制药,以更恰当地管理与产品相关的风险。除这些工具和模型之外,OQS 还从诸如社交媒体、博客文章和新闻媒体之类的外部来源收集信息,以监视质量缺陷的早期信号。FDA 还监视企业所有权的变化或自然灾害,以标记出潜在的问题场地。FDA 还从邓白氏(Dun and Bradstreet)购买数据以扩充数据库。她补充指出,他们需要所有这些工具来满足外部对供应链数据的要求。“过去一年来,媒体和国会对供应链分析的信息需求很大。”