Die Kraft der KI in den Biowissenschaften freisetzen – DATAVERSITY

Die Life-Science-Branche generiert täglich eine zunehmende Anzahl an Datenpunkten. Während diese Daten unerlässlich sind, um Organisationen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen über kritische Vorgänge zu treffen, beispielsweise bei der Entwicklung klinischer Studien, erweisen sie sich auch als komplexe und entmutigende Aufgabe, die einen erheblichen Tribut von Sponsoren und klinischen Standorten fordert. In ihrem Bestreben, Abläufe zu rationalisieren, die Effizienz zu steigern und Ergebnisse zu optimieren, nutzen die Biowissenschaften wie viele andere Branchen KI als transformative Kraft. Die Technologie zeigt besondere Vorteile bei der Entwicklung klinischer Studien. Lassen Sie uns untersuchen, wie Studiensponsoren und -standorte moderne KI präzise nutzen können, um die Studienergebnisse zu verbessern.

Bewältigung der Datenflut in klinischen Studien

Klinische Studien, insbesondere im Spätstadium, können 10 Datenquellen nutzen und einen Durchschnitt von generieren 3.6 Millionen Datenpunkte – das ist dreimal so viel wie vor 10 Jahren. Die Realität ist, dass die Komplexität weiterhin den Erfolg klinischer Studien behindert. Da einige Studien etwa 22 verschiedene Systeme für die Verarbeitung klinischer Studiendaten nutzen, wird es sogar noch schwieriger, auf wichtige Daten zuzugreifen und diese zu verteilen, einschließlich elektronischer Patientenakten (EMRs) sowie Verwaltungs- und Forschungsdaten.

Alle gesammelten Informationen müssen während des gesamten Verlaufs einer Studie von Sponsoren, Auftragsforschungsorganisationen (CROs) und Mitarbeitern vor Ort verwaltet und abgerufen werden. Der kontinuierliche Zufluss von Informationen und die Verbreitung digitaler Berührungspunkte können zu Problemen bei der Dateninteroperabilität, Informationsüberflutung und Missmanagement von Patientendaten führen, die für den Erfolg klinischer Studien von entscheidender Bedeutung sind.

Eine zusätzliche Herausforderung besteht darin, die Zeit und die Ressourcen zu finden, um alle Daten gründlich zu analysieren. Dies beeinträchtigt nicht nur die fundierte Entscheidungsfindung, sondern wirkt sich auch auf die Arbeit des Personals vor Ort und auf die Patientenergebnisse aus und kann zu Abweichungen bei den Ergebnissen und längeren Zeitplänen für die klinische Studie führen. Hier bietet KI enorme Vorteile. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass KI keine Plug-and-Play-Lösung ist.

Unternehmen müssen zunächst effiziente Prozesse etablieren, um die Leistungsfähigkeit der KI voll auszuschöpfen. Sie müssen sich fragen, ob sie eine haben Strategie für Digitalisierung und Automatisierung, wie sich dies auf den Datenzugriff und die Datenpflege in Bezug auf ihre aktuellen Systeme auswirkt und wie Compliance- und Datenschutzstandards eingehalten werden können.

Grundlegende Elemente für eine erfolgreiche KI-Bereitstellung

Ein entscheidender Aspekt für den Erfolg von KI ist das Verständnis der spezifischen Geschäftsprozesse, in denen KI implementiert werden kann. Ineffiziente, unzusammenhängende oder manuell ausgeführte Prozesse werden allein durch den Einsatz von KI nicht automatisch Verbesserungen erzielen. Tatsächlich kann es zu ungünstigen Ergebnissen kommen. Insbesondere sollten Unternehmen versuchen, Systeme zu implementieren, die langfristigen Erfolg schaffen und das Gedeihen der KI ermöglichen, darunter:

• Digitalisierung: Dieser Prozess dient als erster Schritt bei der Umwandlung von Informationen in maschinenverwertbare Daten und Arbeitsabläufe, die nahtlos in andere Systeme und Technologien integriert werden können. Dieser Wandel beginnt mit einer gründlichen Analyse der Prozesse während der gesamten klinischen Studie vom Beginn bis zum Ende der Studie.
• Standardisierung: Dieser Prozess beinhaltet die Implementierung vernetzter Datenstandards, um sicherzustellen, dass Informationen aus verschiedenen Quellen nahtlos integriert, analysiert und interpretiert werden können. In einem Ökosystem für klinische Studien ist dieser Schritt von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Daten während des gesamten Lebenszyklus einer Studie korrekt und konsistent bleiben. 
• Zentralisierung: Dieser Prozess schafft eine „Single Source of Truth“, indem er ein zentralisiertes Datenrepository (CDR) nutzt. Dieses Repository sollte mit integrierten Datendurchsuchungs- und -verfolgungsfunktionen ausgestattet sein, die eine nahtlose Nutzung harmonisierter Daten durch alle Studienbeteiligten ermöglichen. Ein solcher einheitlicher Datenzugriff erweist sich für verschiedene Zwecke, einschließlich Modellierung und Prognose, von unschätzbarem Wert.

Durch die Schaffung einer soliden Grundlage für die KI-Implementierung minimieren Unternehmen Risiken und erhöhen die Chancen auf erfolgreiche Ergebnisse durch den Einsatz der Technologie.  

Optimierung der Datenanalyse durch KI und generative KI

Durch die Nutzung der Fähigkeiten der KI optimieren Unternehmen die Prozesse klinischer Studien, indem sie Entscheidungsteams validierte, genaue Echtzeitdaten bereitstellen. Dies beschleunigt die Arzneimittelentwicklung, verringert das Risiko von Datendiskrepanzen, erhöht die Produktivität des Personals und erhöht die Gesamtqualität der Datenerfassung.

Biopharma-Unternehmen integrieren beispielsweise KI über den gesamten Lebenszyklus ihrer Anlagen, was zu höheren Erfolgsraten, beschleunigten behördlichen Genehmigungen, kürzeren Erstattungszeiten und einem verbesserten Cashflow aus dem gesamten klinischen Studienprozess führt. 

KI trägt auch maßgeblich dazu bei, die schnellere Einreichung von Dokumenten im Trial Master File zu ermöglichen – einer Sammlung von Dokumenten, die belegen, dass die klinische Studie gemäß den behördlichen Anforderungen durchgeführt wurde. Letztendlich verbessernd Datenqualität, Identifizierung nützlicher Teilpopulationen und Vorhersage potenzieller Risiken in klinischen Studien. 

Während wir in das Zeitalter der generativen KI übergehen, erlebt auch die Life-Science-Branche einen positiven Wandel. Insbesondere führt dieser Wandel zu beschleunigten Erkenntnissen wie Chat-Schnittstellen, einer schnelleren Lösungsentwicklung durch neue Engineering-Tools, einer verbesserten Erkennung von Inkonsistenzen und einem schnelleren Prozess der Dokumenterstellung. Diese Fortschritte tragen zu einer höheren Effizienz bei Aufgaben wie der Protokollerstellung und der Generierung von Sicherheitsberichten bei und stellen einen positiven Fortschritt in der Gesamtwirkung der generativen KI auf verschiedene Elemente klinischer Studien dar.

Die Zukunft der Datenanalyse in klinischen Studien

Die Rolle von KI bei der Rationalisierung der Entwicklung klinischer Studien besteht darin, zahlreiche Vorteile für alle Beteiligten zu bieten, darunter weniger Personal-Burnout, mehr Zeit und Ressourcen sowie optimierte Studienergebnisse. 

Durch die Schaffung einer soliden Grundlage für den KI-Einsatz kann diese Technologie bei der Generierung, Verwaltung und Verteilung sicherer, genauer und konformer Daten einen Wandel bewirken. Fazit: Die Automatisierung der Arbeitsabläufe vom Beginn bis zum Ende der Studie wird dazu beitragen, die Entwicklung lebensrettender Therapeutika voranzutreiben und zu beschleunigen, die Patienten weltweit zugute kommen. 

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• Quelle: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/