إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في علوم الحياة - تنوع البيانات

تولد صناعة علوم الحياة عددًا متزايدًا من نقاط البيانات يوميًا. في حين أن هذه البيانات ضرورية لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن العمليات الحيوية، كما هو الحال في تطوير التجارب السريرية، فقد ثبت أيضًا أنها مهمة معقدة وشاقة، مما يؤثر بشكل كبير على الرعاة والمواقع السريرية. في سعيها لتبسيط العمليات، وتعزيز الكفاءة، وتحسين النتائج، تتبنى علوم الحياة، مثل العديد من الصناعات الأخرى، الذكاء الاصطناعي باعتباره قوة تحويلية. تظهر التكنولوجيا فوائد محددة في تطوير التجارب السريرية. دعنا نستكشف كيف يمكن لرعاة التجارب ومواقعها الاستفادة بدقة من الذكاء الاصطناعي الحديث لتحسين نتائج التجارب.

التنقل في طوفان البيانات في التجارب السريرية

يمكن للتجارب السريرية، وخاصة في مرحلة متأخرة، الاستفادة من 10 مصادر بيانات وتوليد ما متوسطه 3.6 مليون نقاط البيانات - وهذا هو ثلاثة أضعاف العدد المبلغ عنه قبل 10 سنوات. والحقيقة هي أن التعقيد لا يزال يعيق نجاح التجارب السريرية. في الواقع، مع استخدام بعض الدراسات حوالي 22 نظامًا مختلفًا للتعامل مع بيانات التجارب السريرية، يصبح من الصعب الوصول إلى البيانات الأساسية وتوزيعها بما في ذلك السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) والبيانات الإدارية والبحثية.

يجب إدارة جميع المعلومات التي تم جمعها والوصول إليها من قبل الجهات الراعية ومنظمات الأبحاث التعاقدية (CROs) وموظفي الموقع طوال فترة التجربة. يمكن أن يؤدي التدفق المستمر للمعلومات وانتشار نقاط الاتصال الرقمية إلى تحديات التشغيل البيني للبيانات، وتحميل المعلومات الزائد، وسوء إدارة بيانات المرضى التي تعتبر ضرورية لنجاح التجارب السريرية.

التحدي الإضافي هو إيجاد الوقت والموارد لتحليل جميع البيانات بدقة. وهذا لا يؤثر فقط على اتخاذ القرارات المستنيرة ولكنه يؤثر على عمل موظفي الموقع ونتائج المرضى، ويمكن أن يؤدي إلى انحرافات في النتائج وجداول زمنية أطول للتجربة السريرية. هذا هو المكان الذي يحمل فيه الذكاء الاصطناعي فوائد هائلة. ومع ذلك، من المهم أن ندرك أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً للتوصيل والتشغيل.

يجب على المؤسسات أولاً إنشاء عمليات فعالة لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. يجب عليهم أن يسألوا أنفسهم ما إذا كان لديهم إستراتيجية للرقمنة والأتمتة، وكيف سيؤثر ذلك على الوصول إلى البيانات وصيانتها فيما يتعلق بأنظمتها الحالية، وكيفية الحفاظ على معايير الامتثال والخصوصية.

العناصر الأساسية للنشر الناجح للذكاء الاصطناعي

أحد الجوانب الحاسمة لنجاح الذكاء الاصطناعي هو فهم العمليات التجارية المحددة التي يمكن تنفيذ الذكاء الاصطناعي فيها. لن تحقق العمليات غير الفعالة أو المنفصلة أو التي يتم تنفيذها يدويًا تحسينات تلقائيًا بمجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي. في الواقع، قد تنشأ نتائج غير مواتية. على وجه التحديد، يجب على المؤسسات أن تتطلع إلى تنفيذ الأنظمة التي تبني النجاح على المدى الطويل وتمكن الذكاء الاصطناعي من الازدهار، بما في ذلك:

• الرقمنة: تعد هذه العملية بمثابة الخطوة الأولى في تحويل المعلومات إلى بيانات مستهلكة للآلة وسير عمل يمكن دمجها بسلاسة مع الأنظمة والتقنيات الأخرى. يبدأ هذا التحول بتحليل شامل للعمليات عبر التجربة السريرية من بداية الدراسة حتى النهاية.
• التقييس: تتضمن هذه العملية تنفيذ معايير البيانات المتصلة، مما يضمن إمكانية دمج المعلومات الواردة من مصادر مختلفة وتحليلها وتفسيرها بسلاسة. في النظام البيئي للتجارب السريرية، تعد هذه الخطوة ضرورية للتأكد من أن البيانات تظل دقيقة ومتسقة طوال دورة حياة التجربة. 
• المركزية: تنشئ هذه العملية "مصدرًا واحدًا للحقيقة" من خلال الاستفادة من مستودع البيانات المركزي (CDR). وينبغي أن يأتي هذا المستودع مزودًا بقدرات متكاملة لتصفح البيانات وتتبعها، مما يتيح الاستخدام السلس للبيانات المنسقة من قبل جميع أصحاب المصلحة في التجربة. وقد أثبت هذا الوصول الموحد للبيانات أنه لا يقدر بثمن لأغراض متنوعة، بما في ذلك النمذجة والتنبؤ.

ومن خلال إنشاء أساس متين لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، تقلل المؤسسات من المخاطر وتزيد من فرص تحقيق نتائج ناجحة من خلال الاستفادة من التكنولوجيا.  

تبسيط تحليل البيانات من خلال الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي

ومن خلال تسخير قدرات الذكاء الاصطناعي، تعمل الشركات على تحسين عمليات التجارب السريرية من خلال تزويد فرق صنع القرار ببيانات دقيقة ومعتمدة في الوقت الفعلي. وهذا يسرع تطوير الأدوية، ويقلل من مخاطر تناقضات البيانات، ويعزز إنتاجية الموظفين، ويرفع الجودة الشاملة لجمع البيانات.

على سبيل المثال، تعمل مؤسسات الصيدلة الحيوية على دمج الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياة أصولها، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات النجاح، وتسريع الموافقات التنظيمية، وتقليل وقت السداد، وتحسين التدفق النقدي من عملية التجارب السريرية بأكملها. 

يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا فعالًا في تسهيل تقديم المستندات بشكل أسرع إلى ملف التجربة الرئيسي - وهو عبارة عن مجموعة من المستندات التي تثبت أن التجربة السريرية قد تم إجراؤها وفقًا للمتطلبات التنظيمية. في نهاية المطاف، وتعزيز جودة البياناتوتحديد المجموعات السكانية الفرعية المفيدة والتنبؤ بالمخاطر المحتملة في التجارب السريرية. 

وبينما ننتقل إلى عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، تشهد صناعة علوم الحياة تحولًا إيجابيًا أيضًا. ومن الجدير بالذكر أن هذا التحول يجلب رؤى متسارعة، مثل واجهات الدردشة، وتطوير الحلول بشكل أسرع من خلال أدوات هندسية جديدة، والكشف المعزز عن حالات عدم الاتساق، وعملية أسرع لتأليف المستندات. تساهم هذه التطورات في زيادة الكفاءة في مهام مثل إنشاء البروتوكول وتوليد سرد السلامة، مما يمثل خطوة إيجابية في التأثير الإجمالي للذكاء الاصطناعي التوليدي عبر عناصر التجارب السريرية المختلفة.

مستقبل تحليل البيانات في التجارب السريرية

يتمثل دور الذكاء الاصطناعي في تبسيط تطوير التجارب السريرية في توفير فوائد عديدة لجميع أصحاب المصلحة، بما في ذلك تقليل إرهاق الموظفين، وتوفير الوقت والموارد، وتحسين نتائج التجارب. 

ومن خلال إنشاء أساس متين لنشر الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه التكنولوجيا أن تحدث تحولًا في إنشاء وإدارة وتوزيع بيانات آمنة ودقيقة ومتوافقة. خلاصة القول: ستساعد أتمتة سير العمل من بداية الدراسة إلى النهاية على تطوير وتسريع تطوير العلاجات المنقذة للحياة والتي ستفيد المرضى على مستوى العالم. 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/