Tehisintellekti jõu vallandamine bioteadustes – DATAVERSITY

Bioteaduste tööstus genereerib iga päev üha rohkem andmepunkte. Kuigi need andmed on olulised, et aidata organisatsioonidel teha kriitiliste toimingute kohta teadlikke otsuseid, näiteks kliiniliste uuringute väljatöötamisel, on see osutunud ka keeruliseks ja hirmuäratavaks ülesandeks, mis võtab sponsoritelt ja kliinilistelt objektidelt märkimisväärset kahju. Oma püüdlustes tõhustada toiminguid, suurendada tõhusust ja optimeerida tulemusi, võtavad bioteadused, nagu paljud teisedki tööstusharud, tehisintellekti muutva jõuna. Tehnoloogia näitab kliiniliste uuringute väljatöötamisel konkreetseid eeliseid. Uurime, kuidas proovisponsorid ja saidid saavad katsetulemuste parandamiseks tänapäevast tehisintellekti täpselt ära kasutada.

Andmete üleujutuses navigeerimine kliinilistes uuringutes

Kliinilised uuringud, eriti hilises staadiumis, võivad kasutada 10 andmeallikat ja luua keskmise 3.6 miljonit andmepunktid – see on kolm korda suurem kui 10 aastat tagasi teatatud arv. Reaalsus on see, et keerukus takistab jätkuvalt kliiniliste uuringute edu. Kuna mõned uuringud kasutavad kliiniliste uuringute andmetega tegelemiseks umbes 22 erinevat süsteemi, muutub olulistele andmetele, sealhulgas elektroonilistele meditsiinilistele andmetele (EMR) ning haldus- ja uurimisandmetele juurdepääs ja nende levitamine veelgi raskemaks.

Sponsorid, lepingulised uurimisorganisatsioonid (CRO) ja saidi töötajad peavad kogu prooviperioodi jooksul kogu kogutud teavet haldama ja neile juurde pääsema. Pidev teabevoog ja digitaalsete puutepunktide levik võib põhjustada andmete koostalitlusvõimega seotud probleeme, teabe üleküllust ja patsiendiandmete valesti haldamist, mis on kliiniliste uuringute õnnestumiseks hädavajalikud.

Täiendav väljakutse on leida aega ja ressursse, et kõiki andmeid põhjalikult analüüsida. See ei mõjuta mitte ainult teadlikke otsuste tegemist, vaid mõjutab ka objekti personali tööd ja patsientide tulemusi ning võib põhjustada kõrvalekaldeid tulemustes ja kliinilise uuringu pikema ajakava. Siin on AI-l tohutu kasu. Siiski on ülioluline mõista, et AI ei ole plug-and-play-lahendus.

Organisatsioonid peavad esmalt looma tõhusad protsessid, et AI võimsust täielikult ära kasutada. Nad peavad endalt küsima, kas neil on a strateegia digiteerimise ja automatiseerimise puhul, kuidas see mõjutab andmetele juurdepääsu ja hooldust seoses nende praeguste süsteemidega ning kuidas säilitada vastavus- ja privaatsusstandardeid.

AI eduka juurutamise põhielemendid

Tehisintellekti edu oluline aspekt on konkreetsete äriprotsesside mõistmine, kus tehisintellekti saab rakendada. Ebaefektiivsed, lahtiühendatud või käsitsi käivitatavad protsessid ei saavuta automaatselt täiustusi ainult tehisintellekti rakendamisega. Tegelikult võivad tekkida ebasoodsad tagajärjed. Täpsemalt peaksid organisatsioonid püüdma juurutada süsteeme, mis loovad pikaajalist edu ja võimaldavad tehisintellektil areneda, sealhulgas:

• Digitaliseerimine: See protsess on esimene samm teabe muutmisel masinaga tarbitavateks andmeteks ja töövoogudeks, mida saab sujuvalt integreerida teiste süsteemide ja tehnoloogiatega. See nihe algab kliinilise uuringu protsesside põhjaliku analüüsiga alates uuringu algusest kuni lõpuni.
• Standardimine: See protsess hõlmab ühendatud andmestandardite rakendamist, tagades, et erinevatest allikatest pärinevat teavet saab sujuvalt integreerida, analüüsida ja tõlgendada. Kliinilise uuringu ökosüsteemis on see samm oluline, et kinnitada, et andmed on kogu uuringu elutsükli jooksul täpsed ja järjepidevad. 
• Tsentraliseerimine: See protsess loob tsentraliseeritud andmehoidla (CDR) abil "ainsa tõeallika". See andmehoidla peaks olema varustatud integreeritud andmete sirvimise ja jälgimise võimalustega, mis võimaldaks kõigil proovitöö sidusrühmadel ühtlustatud andmeid sujuvalt kasutada. Selline ühtne juurdepääs andmetele on erinevatel eesmärkidel, sealhulgas modelleerimisel ja prognoosimisel, hindamatu väärtusega.

Luues tehisintellekti juurutamiseks kindla aluse, vähendavad organisatsioonid riske ja suurendavad tehnoloogiat kasutades edukate tulemuste tõenäosust.  

Andmeanalüüsi sujuvamaks muutmine AI ja generatiivse AI abil

Tehisintellekti võimalusi kasutades optimeerivad ettevõtted kliiniliste uuringute protsesse, pakkudes otsuseid tegevatele meeskondadele kinnitatud ja täpseid reaalajas andmeid. See kiirendab ravimite väljatöötamist, vähendab andmete lahknevuste ohtu, suurendab personali tootlikkust ja tõstab andmete kogumise üldist kvaliteeti.

Näiteks Biopharma organisatsioonid integreerivad tehisintellekti kogu oma varade elutsükli jooksul, mis suurendab edukuse määra, kiirendab regulatiivseid heakskiitu, vähendab hüvitamise aega ja parandab kogu kliinilise uuringu protsessi rahavoogu. 

Tehisintellekt aitab kaasa ka dokumentide kiiremale esitamisele uuringu põhitoimikusse – dokumentide kogusse, mis tõendavad, et kliiniline uuring on läbi viidud regulatiivsete nõuete kohaselt. Lõppkokkuvõttes täiustades andmete kvaliteedi, kasulike alampopulatsioonide tuvastamine ja võimalike riskide prognoosimine kliinilistes uuringutes. 

Generatiivse tehisintellekti ajastusse üleminekul toimub ka bioteaduste tööstus soodsas muutumises. Nimelt toob see nihe kaasa kiirema ülevaate, nagu vestlusliidesed, kiirema lahenduste väljatöötamise uute inseneritööriistade abil, parema ebakõlade tuvastamise ja dokumentide loomise kiirema protsessi. Need edusammud aitavad suurendada tõhusust sellistes ülesannetes nagu protokollide loomine ja ohutusalaste narratiivide genereerimine, mis tähistab positiivset sammu generatiivse tehisintellekti üldises mõjus erinevates kliiniliste uuringute elementides.

Andmeanalüüsi tulevik kliinilistes uuringutes

Tehisintellekti roll kliiniliste uuringute arendamise sujuvamaks muutmisel on pakkuda kõigile sidusrühmadele palju eeliseid, sealhulgas vähendada töötajate läbipõlemist, vaba aega ja ressursse ning optimeeritud katsetulemusi. 

Luues tehisintellekti juurutamiseks kindla aluse, võib see tehnoloogia muuta ohutute, täpsete ja nõuetele vastavate andmete genereerimise, haldamise ja levitamise. Alumine rida: töövoogude automatiseerimine uuringu algusest lõpuni aitab edendada ja kiirendada elupäästvate ravimite väljatöötamist, millest saavad patsiendid kogu maailmas kasu. 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/