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  2. Your firm failed to prepare batch production and control records with complete information relating to the production and control of each batch of drug product produced. (21 CFR 211.188) During packaging of one lot of hydroxyzine HCl tablets, USP 50 mg, our investigator observed that the air pressure gauge reading was outside the acceptable range for your capper, although a conforming value was recorded in the batch record. In addition, our investigator observed readings on other gauges that were lower than your validated parameters. Our investigator also noted that in the batch record for promethazine HCl tablets, USP 25 mg, your employees failed to record actual readings for the air pressure for several pieces of packaging equipment, including your slat counter, capper, and  (b)(4) ... Link to WL - CLICK HERE

  L'hébergeur des données de la plateforme Health Data Hub sera français ou européen. C'est en substance ce qu'a dit hier Cédric O aux sénateurs. « Je souhaite que nous puissions refaire un appel d'offres pour faire en sorte de pouvoir rouvrir la compétition. Nous travaillons à transférer ces données sur des fournisseurs de cloud européens », a-t-il annoncé. Le secrétaire d'Etat chargé du numérique avait  déjà laissé entendre, en juin dernier, un revirement de stratégie  du gouvernement français à l'égard du fournisseur des données de santé des Français. C'est à présent acté, Azure aura de la concurrence. La décision du gouvernement de remettre sur la table un nouvel appel d'offres intervient après la décision de la CJUE  d'invalider le Privacy Shield  en juillet dernier. « Il y a une décision qui a été prise par la CJUE, avec l'invalidation du Privacy Shield au début de l'été. Ce à quoi nous travaillons aujourd'hui avec Olivier Véran, su

  Depuis son lancement en 2018, la bibliothèque open source de machine learning PyTorch développée par Facebook a été mise à profit, que ce soit pour l'alimentation des voitures autonomes d'Elon Musk ou encore pour la conduite de projets d'agriculture robotisée. C'est désormais au tour du célèbre laboratoire pharmaceutique AstraZeneca de révéler comment ses équipes se reposent sur PyTorch pour simplifier et accélérer la découverte de médicaments. En combinant PyTorch avec Microsoft Azure Machine Learning, la technologie d'AstraZeneca peut passer au peigne fin d'énormes quantités de données. Le but ? Obtenir de nouvelles informations sur les liens complexes entre les médicaments, les maladies, les gènes, les protéines ou les molécules. Des connaissances qui seront par la suite utilisées pour alimenter un algorithme qui pourra à son tour recommander un certain nombre de cibles médicamenteuses pour une maladie donnée, que les scientifiques pourront tester en labora