Liberando el poder de la IA en las ciencias biológicas – DATAVERSITY

La industria de las ciencias biológicas genera un número cada vez mayor de puntos de datos al día. Si bien estos datos son esenciales para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre operaciones críticas, como en el desarrollo de ensayos clínicos, también está demostrando ser una tarea compleja y desalentadora, que afecta significativamente a los patrocinadores y los sitios clínicos. En su búsqueda por racionalizar las operaciones, mejorar la eficiencia y optimizar los resultados, las ciencias biológicas, como muchas otras industrias, están adoptando la IA como una fuerza transformadora. La tecnología está mostrando beneficios específicos en el desarrollo de ensayos clínicos. Exploremos cómo los patrocinadores y los sitios de los ensayos pueden aprovechar con precisión la IA moderna para mejorar los resultados de los ensayos.

Navegando por la avalancha de datos en los ensayos clínicos

Los ensayos clínicos, especialmente en las últimas etapas, pueden aprovechar 10 fuentes de datos y generar un promedio de 3.6 millones de puntos de datos, es decir, tres veces el número reportado hace 10 años. La realidad es que la complejidad sigue obstaculizando el éxito de los ensayos clínicos. De hecho, dado que algunos estudios utilizan alrededor de 22 sistemas diferentes para interactuar con los datos de los ensayos clínicos, resulta aún más difícil acceder y distribuir datos esenciales, incluidos los registros médicos electrónicos (EMR) y los datos administrativos y de investigación.

Los patrocinadores, las organizaciones de investigación por contrato (CRO) y el personal del sitio deben gestionar y acceder a toda la información recopilada durante el transcurso de un ensayo. La afluencia continua de información y la proliferación de puntos de contacto digitales pueden generar desafíos de interoperabilidad de datos, sobrecarga de información y mala gestión de los datos de los pacientes que son esenciales para el éxito de los ensayos clínicos.

Un desafío adicional es encontrar el tiempo y los recursos para analizar exhaustivamente todos los datos. Esto no sólo afecta la toma de decisiones informadas, sino que también afecta el trabajo del personal del sitio y los resultados de los pacientes, y puede generar desviaciones en los resultados y plazos más prolongados para el ensayo clínico. Aquí es donde la IA tiene enormes beneficios. Sin embargo, es fundamental reconocer que la IA no es una solución plug-and-play.

Las organizaciones primero deben establecer procesos eficientes para aprovechar plenamente el poder de la IA. Deben preguntarse si tienen una estrategia para la digitalización y la automatización, cómo afectará el acceso y el mantenimiento de los datos en relación con sus sistemas actuales, y cómo mantener los estándares de cumplimiento y privacidad.

Elementos fundamentales para una implementación exitosa de la IA

Un aspecto crítico del éxito de la IA es comprender los procesos comerciales específicos donde se puede implementar la IA. Los procesos que son ineficientes, desconectados o ejecutados manualmente no lograrán mejoras automáticamente con solo aplicar IA. De hecho, pueden surgir resultados desfavorables. Específicamente, las organizaciones deberían buscar implementar sistemas que generen éxito a largo plazo y permitan que la IA prospere, incluidos:

• Digitalización: Este proceso sirve como el primer paso para transformar la información en datos y flujos de trabajo consumibles por máquinas que pueden integrarse perfectamente con otros sistemas y tecnologías. Este cambio comienza con un análisis exhaustivo de los procesos a lo largo del ensayo clínico, desde el inicio hasta el final del estudio.
• Estandarización: Este proceso implica implementar estándares de datos conectados, asegurando que la información de diferentes fuentes pueda integrarse, analizarse e interpretarse sin problemas. En un ecosistema de ensayos clínicos, este paso es esencial para confirmar que los datos sigan siendo precisos y consistentes durante todo el ciclo de vida de un ensayo. 
• Centralización: Este proceso establece una “fuente única de verdad” al aprovechar un repositorio de datos centralizado (CDR). Este repositorio debe estar equipado con capacidades integradas de búsqueda y seguimiento de datos, lo que permitirá una utilización fluida de datos armonizados por parte de todas las partes interesadas en el ensayo. Este acceso unificado a los datos resulta invaluable para diversos fines, incluidos los de modelado y pronóstico.

Al establecer una base sólida para la implementación de la IA, las organizaciones minimizan los riesgos y aumentan las posibilidades de obtener resultados exitosos aprovechando la tecnología.  

Optimización del análisis de datos mediante IA e IA generativa

Aprovechando las capacidades de la IA, las empresas están optimizando los procesos de ensayos clínicos proporcionando a los equipos de toma de decisiones datos validados y precisos en tiempo real. Esto acelera el desarrollo de fármacos, reduce el riesgo de discrepancias en los datos, mejora la productividad del personal y eleva la calidad general de la recopilación de datos.

Las organizaciones biofarmacéuticas, por ejemplo, están integrando la IA a lo largo del ciclo de vida de sus activos, lo que lleva a mayores tasas de éxito, aprobaciones regulatorias aceleradas, reducción del tiempo de reembolso y mejor flujo de caja de todo el proceso de ensayos clínicos. 

La IA también es fundamental para facilitar el envío más rápido de documentos al Trial Master File, una colección de documentos que demuestran que el ensayo clínico se llevó a cabo siguiendo los requisitos reglamentarios. En definitiva, mejorar calidad de los datos, identificando subpoblaciones beneficiosas y prediciendo riesgos potenciales en ensayos clínicos. 

A medida que avanzamos hacia la era de la IA generativa, la industria de las ciencias biológicas también está experimentando una transformación favorable. En particular, este cambio aporta conocimientos acelerados, como interfaces de chat, un desarrollo de soluciones más rápido a través de nuevas herramientas de ingeniería, una detección mejorada de inconsistencias y un proceso de creación de documentos más rápido. Estos avances contribuyen a una mayor eficiencia en tareas como la creación de protocolos y la generación de narrativas de seguridad, lo que marca un paso positivo en el impacto general de la IA generativa en varios elementos de los ensayos clínicos.

El futuro del análisis de datos en ensayos clínicos

El papel de la IA a la hora de agilizar el desarrollo de ensayos clínicos es proporcionar numerosos beneficios para todas las partes interesadas, incluido un menor agotamiento del personal, liberación de tiempo y recursos y resultados optimizados de los ensayos. 

Al establecer una base sólida para la implementación de la IA, esta tecnología puede ser transformadora en la generación, gestión y distribución de datos seguros, precisos y conformes. En pocas palabras: la automatización de los flujos de trabajo desde el principio hasta el final del estudio ayudará a avanzar y acelerar el desarrollo de terapias que salvarán vidas y beneficiarán a los pacientes en todo el mundo. 

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