Frigør kraften ved AI i biovidenskab - DATAVERSITET

Frigør kraften ved AI i biovidenskab – DATAVERSITET

Tidsstempel: 11. januar 2024 kl. 3
Kildeknude: 3055927

Life science-industrien genererer et stigende antal datapunkter om dagen. Selvom disse data er essentielle for at hjælpe organisationer med at træffe indsigtsorienterede beslutninger om kritiske operationer, såsom i udvikling af kliniske forsøg, viser det sig også at være en kompleks og skræmmende opgave, der tager en betydelig vejafgift på sponsorer og kliniske steder. I deres søgen efter at strømline driften, øge effektiviteten og optimere resultater, omfavner biovidenskab, ligesom mange andre industrier, AI som en transformativ kraft. Teknologien viser specifikke fordele i udviklingen af ​​kliniske forsøg. Lad os undersøge, hvordan prøvesponsorer og -websteder nøjagtigt kan udnytte moderne kunstig intelligens til at forbedre prøveresultaterne.

Navigering af datafloden i kliniske forsøg

Kliniske forsøg, især sent stadium, kan udnytte 10 datakilder og generere et gennemsnit på 3.6 millioner datapunkter – det er tre gange det antal, der blev rapporteret for 10 år siden. Virkeligheden er, at kompleksitet fortsætter med at hindre succesen af ​​kliniske forsøg. Faktisk, med nogle undersøgelser, der bruger omkring 22 forskellige systemer til at engagere sig i kliniske forsøgsdata, bliver det endnu sværere at få adgang til og distribuere væsentlige data, herunder elektroniske medicinske journaler (EMR'er) og administrative og forskningsdata.

Alle de indsamlede oplysninger skal administreres og tilgås af sponsorer, kontraktforskningsorganisationer (CRO'er) og stedets personale i løbet af et forsøg. Den kontinuerlige tilstrømning af information og udbredelsen af ​​digitale kontaktpunkter kan føre til datainteroperabilitetsudfordringer, informationsoverbelastning og fejlhåndtering af patientdata, som er afgørende for succes med kliniske forsøg.

En ekstra udfordring er at finde tid og ressourcer til at analysere alle data grundigt. Dette påvirker ikke kun informeret beslutningstagning, men påvirker stedets personales arbejde og patientresultater og kan føre til afvigelser i resultaterne og længere tidsfrister for det kliniske forsøg. Det er her, AI har enorme fordele. Det er dog afgørende at erkende, at AI ikke er en plug-and-play-løsning.

Organisationer skal først etablere effektive processer for fuldt ud at udnytte AI's kraft. De skal spørge sig selv, om de har en strategi for digitalisering og automatisering, hvordan det vil påvirke dataadgang og vedligeholdelse i forhold til deres nuværende systemer, og hvordan man opretholder compliance og privatlivsstandarder.

Grundlæggende elementer for vellykket AI-implementering

Et kritisk aspekt af AI's succes er at forstå de specifikke forretningsprocesser, hvor AI kan implementeres. Processer, der er ineffektive, afbrudte eller manuelt udførte, vil ikke automatisk opnå forbedringer blot ved at anvende AI. Faktisk kan der opstå ugunstige resultater. Specifikt bør organisationer se efter at implementere systemer, der skaber langsigtet succes og sætter AI i stand til at trives, herunder:

  • Digitalisering: Denne proces tjener som det første trin i at transformere information til maskinforbrugelige data og arbejdsgange, der problemfrit kan integreres med andre systemer og teknologier. Dette skift begynder med en grundig analyse af processer på tværs af det kliniske forsøg fra studiestart til slut.
  • Standardisering: Denne proces involverer implementering af forbundne datastandarder, der sikrer, at information fra forskellige kilder problemfrit kan integreres, analyseres og fortolkes. I et økosystem af kliniske forsøg er dette trin afgørende for at bekræfte, at data forbliver nøjagtige og konsistente gennem hele forsøgets livscyklus. 
  • Centralisering: Denne proces etablerer en "enkelt kilde til sandhed" ved at udnytte et centraliseret datalager (CDR). Dette lager bør være udstyret med integrerede data-browsing og sporingsfunktioner, hvilket giver mulighed for problemfri udnyttelse af harmoniserede data af alle forsøgsinteressenter. Sådan samlet dataadgang viser sig at være uvurderlig til forskellige formål, herunder modellering og prognoser.

Ved at etablere et solidt grundlag for AI-implementering minimerer organisationer risici og øger chancerne for vellykkede resultater ved at udnytte teknologien.  

Strømlining af dataanalyse gennem AI og generativ AI

Ved at udnytte AI-egenskaberne optimerer virksomheder de kliniske forsøgsprocesser ved at give beslutningstagende teams validerede, nøjagtige realtidsdata. Dette fremskynder udviklingen af ​​lægemidler, reducerer risikoen for datauoverensstemmelser, øger personaleproduktiviteten og højner den overordnede kvalitet af dataindsamlingen.

Biofarma-organisationer integrerer f.eks. kunstig intelligens gennem hele deres aktivers livscyklus, hvilket fører til øgede succesrater, accelererede regulatoriske godkendelser, reduceret tid til refusion og forbedret cash flow fra hele den kliniske forsøgsproces. 

AI er også medvirkende til at facilitere hurtigere dokumentindsendelse til Trial Master File - en samling af dokumenter, der beviser, at det kliniske forsøg er blevet udført i overensstemmelse med lovgivningsmæssige krav. I sidste ende, at forbedre datakvalitet, identifikation af gavnlige underpopulationer og forudsigelse af potentielle risici i kliniske forsøg. 

Efterhånden som vi går over i den generative AI-æra, oplever life science-industrien også en gunstig transformation. Navnlig bringer dette skift accelereret indsigt, såsom chat-grænseflader, hurtigere løsningsudvikling gennem nye tekniske værktøjer, forbedret registrering af uoverensstemmelser og en hurtigere proces med dokumentskrivning. Disse fremskridt bidrager til øget effektivitet i opgaver som oprettelse af protokol og generering af sikkerhedsfortællinger, hvilket markerer et positivt skridt i den overordnede effekt af generativ AI på tværs af forskellige kliniske forsøgselementer.

Fremtiden for dataanalyse i kliniske forsøg

AI's rolle i at strømline udviklingen af ​​kliniske forsøg er at give adskillige fordele for alle interessenter, herunder reduceret personaleudbrændthed, frigjort tid og ressourcer og optimerede forsøgsresultater. 

Ved at etablere et solidt grundlag for AI-implementering kan denne teknologi være transformativ i generering, styring og distribution af sikre, nøjagtige og kompatible data. Nederste linje: Automatiseringen af ​​arbejdsgange fra studiestart til slut vil hjælpe med at fremme og accelerere udviklingen af ​​livreddende behandlinger, som vil gavne patienter globalt. 

Tidsstempel:

Mere fra DATAVERSITET