Απελευθερώνοντας τη Δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης στις Επιστήμες της Ζωής – ΔΙΑΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Η βιομηχανία των βιοεπιστημών δημιουργεί έναν αυξανόμενο αριθμό σημείων δεδομένων την ημέρα. Αν και αυτά τα δεδομένα είναι απαραίτητα για να βοηθήσουν τους οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις με γνώσεις σχετικά με κρίσιμες λειτουργίες, όπως στην ανάπτυξη κλινικών δοκιμών, αποδεικνύεται επίσης ότι είναι ένα πολύπλοκο και τρομακτικό έργο, με σημαντικό αντίκτυπο στους χορηγούς και τους κλινικούς ιστότοπους. Στην προσπάθειά τους να εξορθολογίσουν τις λειτουργίες, να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και να βελτιστοποιήσουν τα αποτελέσματα, οι βιοεπιστήμες, όπως και πολλές άλλες βιομηχανίες, αγκαλιάζουν την τεχνητή νοημοσύνη ως μετασχηματιστική δύναμη. Η τεχνολογία δείχνει συγκεκριμένα οφέλη στην ανάπτυξη κλινικών δοκιμών. Ας εξερευνήσουμε πώς οι χορηγοί δοκιμών και οι ιστότοποι μπορούν να αξιοποιήσουν με ακρίβεια τη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τα αποτελέσματα των δοκιμών.

Πλοήγηση στον κατακλυσμό δεδομένων σε κλινικές δοκιμές

Οι κλινικές δοκιμές, ειδικά σε τελευταίο στάδιο, μπορούν να αξιοποιήσουν 10 πηγές δεδομένων και να δημιουργήσουν κατά μέσο όρο 3.6 εκατομμύρια σημεία δεδομένων – αυτός είναι τριπλάσιος από τον αριθμό που αναφέρθηκε πριν από 10 χρόνια. Η πραγματικότητα είναι ότι η πολυπλοκότητα εξακολουθεί να εμποδίζει την επιτυχία των κλινικών δοκιμών. Στην πραγματικότητα, με ορισμένες μελέτες που χρησιμοποιούν περίπου 22 διαφορετικά συστήματα για την ενασχόληση με δεδομένα κλινικών δοκιμών, γίνεται ακόμη πιο δύσκολη η πρόσβαση και η διανομή βασικών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων (EMR) και των διοικητικών και ερευνητικών δεδομένων.

Όλες οι πληροφορίες που συλλέγονται πρέπει να τυγχάνουν διαχείρισης και πρόσβασης από χορηγούς, ερευνητικούς οργανισμούς με σύμβαση (CROs) και προσωπικό του ιστότοπου καθ' όλη τη διάρκεια μιας δοκιμής. Η συνεχής εισροή πληροφοριών και ο πολλαπλασιασμός των ψηφιακών σημείων επαφής μπορεί να οδηγήσει σε προκλήσεις διαλειτουργικότητας δεδομένων, υπερφόρτωση πληροφοριών και κακή διαχείριση των δεδομένων ασθενών που είναι απαραίτητα για την επιτυχία των κλινικών δοκιμών.

Μια πρόσθετη πρόκληση είναι η εύρεση του χρόνου και των πόρων για τη διεξοδική ανάλυση όλων των δεδομένων. Αυτό δεν επηρεάζει μόνο την τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων, αλλά επηρεάζει την εργασία του προσωπικού του ιστότοπου και τα αποτελέσματα των ασθενών και μπορεί να οδηγήσει σε αποκλίσεις στα αποτελέσματα και μεγαλύτερα χρονοδιαγράμματα για την κλινική δοκιμή. Αυτό είναι όπου η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστια οφέλη. Ωστόσο, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι το AI δεν είναι μια λύση plug-and-play.

Οι οργανισμοί πρέπει πρώτα να δημιουργήσουν αποτελεσματικές διαδικασίες για να αξιοποιήσουν πλήρως τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να αναρωτηθούν αν έχουν α στρατηγική για την ψηφιοποίηση και τον αυτοματισμό, πώς θα επηρεάσει την πρόσβαση και τη συντήρηση δεδομένων σε σχέση με τα τρέχοντα συστήματά τους και πώς να διατηρηθεί η συμμόρφωση και τα πρότυπα απορρήτου.

Θεμελιώδη στοιχεία για επιτυχή ανάπτυξη AI

Μια κρίσιμη πτυχή της επιτυχίας της τεχνητής νοημοσύνης είναι η κατανόηση των συγκεκριμένων επιχειρηματικών διαδικασιών όπου μπορεί να εφαρμοστεί η τεχνητή νοημοσύνη. Οι διεργασίες που είναι αναποτελεσματικές, αποσυνδεδεμένες ή που εκτελούνται χειροκίνητα δεν θα επιτύχουν αυτόματα βελτιώσεις μόνο με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Στην πραγματικότητα, μπορεί να προκύψουν δυσμενή αποτελέσματα. Συγκεκριμένα, οι οργανισμοί θα πρέπει να αναζητήσουν την εφαρμογή συστημάτων που χτίζουν μακροπρόθεσμη επιτυχία και επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να ευδοκιμήσει, συμπεριλαμβανομένων:

• Ψηφιοποίηση: Αυτή η διαδικασία χρησιμεύει ως το πρώτο βήμα για τη μετατροπή των πληροφοριών σε δεδομένα και ροές εργασίας αναλώσιμα από μηχανή που μπορούν να ενσωματωθούν απρόσκοπτα με άλλα συστήματα και τεχνολογίες. Αυτή η μετατόπιση ξεκινά με μια ενδελεχή ανάλυση των διαδικασιών σε όλη την κλινική δοκιμή από την αρχή μέχρι το τέλος της μελέτης.
• Τυποποίηση: Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την εφαρμογή προτύπων συνδεδεμένων δεδομένων, διασφαλίζοντας ότι οι πληροφορίες από διαφορετικές πηγές μπορούν να ενσωματωθούν, να αναλυθούν και να ερμηνευθούν απρόσκοπτα. Σε ένα οικοσύστημα κλινικών δοκιμών, αυτό το βήμα είναι απαραίτητο για την επιβεβαίωση ότι τα δεδομένα παραμένουν ακριβή και συνεπή καθ' όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής μιας δοκιμής. 
• Συγκέντρωση: Αυτή η διαδικασία δημιουργεί μια «ενιαία πηγή αλήθειας» αξιοποιώντας ένα κεντρικό αποθετήριο δεδομένων (CDR). Αυτό το αποθετήριο θα πρέπει να είναι εξοπλισμένο με ενσωματωμένες δυνατότητες περιήγησης και παρακολούθησης δεδομένων, που θα ενδυναμώνουν την απρόσκοπτη χρήση εναρμονισμένων δεδομένων από όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη της δοκιμής. Αυτή η ενοποιημένη πρόσβαση δεδομένων αποδεικνύεται ανεκτίμητη για διάφορους σκοπούς, συμπεριλαμβανομένης της μοντελοποίησης και της πρόβλεψης.

Δημιουργώντας μια σταθερή βάση για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί ελαχιστοποιούν τους κινδύνους και αυξάνουν τις πιθανότητες επιτυχών αποτελεσμάτων αξιοποιώντας την τεχνολογία.  

Βελτιστοποίηση της ανάλυσης δεδομένων μέσω AI και Generative AI

Αξιοποιώντας τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες βελτιστοποιούν τις διαδικασίες κλινικών δοκιμών παρέχοντας στις ομάδες λήψης αποφάσεων επικυρωμένα, ακριβή δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Αυτό επιταχύνει την ανάπτυξη φαρμάκων, μειώνει τον κίνδυνο ασυμφωνιών δεδομένων, ενισχύει την παραγωγικότητα του προσωπικού και βελτιώνει τη συνολική ποιότητα της συλλογής δεδομένων.

Οι οργανισμοί Biopharma, για παράδειγμα, ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη σε όλο τον κύκλο ζωής των περιουσιακών τους στοιχείων, οδηγώντας σε αυξημένα ποσοστά επιτυχίας, επιταχυνόμενες ρυθμιστικές εγκρίσεις, μειωμένο χρόνο για αποζημίωση και βελτιωμένες ταμειακές ροές από ολόκληρη τη διαδικασία κλινικών δοκιμών. 

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης αποφασιστικής σημασίας για τη διευκόλυνση της ταχύτερης υποβολής εγγράφων στο Trial Master File – μια συλλογή εγγράφων που αποδεικνύουν ότι η κλινική δοκιμή έχει διεξαχθεί σύμφωνα με τις κανονιστικές απαιτήσεις. Εν τέλει, ενίσχυση την ποιότητα των δεδομένων, εντοπίζοντας ωφέλιμους υποπληθυσμούς και πρόβλεψη πιθανών κινδύνων σε κλινικές δοκιμές. 

Καθώς μεταβαίνουμε στην εποχή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, η βιομηχανία των βιοεπιστημών βιώνει επίσης έναν ευνοϊκό μετασχηματισμό. Συγκεκριμένα, αυτή η αλλαγή φέρνει επιταχυνόμενες πληροφορίες, όπως διεπαφές συνομιλίας, ταχύτερη ανάπτυξη λύσεων μέσω νέων εργαλείων μηχανικής, βελτιωμένο εντοπισμό ασυνεπειών και ταχύτερη διαδικασία σύνταξης εγγράφων. Αυτές οι εξελίξεις συμβάλλουν στην αυξημένη αποτελεσματικότητα σε εργασίες όπως η δημιουργία πρωτοκόλλου και η δημιουργία αφηγήσεων για την ασφάλεια, σημειώνοντας ένα θετικό βήμα στη συνολική επίδραση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορα στοιχεία κλινικών δοκιμών.

Το μέλλον της ανάλυσης δεδομένων στις κλινικές δοκιμές

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στον εξορθολογισμό της ανάπτυξης κλινικών δοκιμών είναι να παρέχει πολυάριθμα οφέλη για όλους τους ενδιαφερόμενους, συμπεριλαμβανομένης της μειωμένης εξουθένωσης προσωπικού, της απελευθέρωσης χρόνου και πόρων και των βελτιστοποιημένων αποτελεσμάτων των δοκιμών. 

Δημιουργώντας μια σταθερή βάση για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, αυτή η τεχνολογία μπορεί να μεταμορφώσει τη δημιουργία, τη διαχείριση και τη διανομή ασφαλών, ακριβών και συμβατών δεδομένων. Κατώτατη γραμμή: Η αυτοματοποίηση των ροών εργασίας από την αρχή μέχρι το τέλος της μελέτης θα συμβάλει στην προώθηση και στην επιτάχυνση της ανάπτυξης θεραπειών που σώζουν ζωές που θα ωφελήσουν τους ασθενείς παγκοσμίως. 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/