رها کردن قدرت هوش مصنوعی در علوم زیستی - DATAVERSITY

صنعت علوم زیستی در حال تولید تعداد فزاینده ای از نقاط داده در روز است. در حالی که این داده‌ها برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه درباره عملیات‌های حیاتی، مانند توسعه کارآزمایی‌های بالینی، ضروری است، اما ثابت می‌شود که یک کار پیچیده و دلهره‌آور است که خسارت قابل توجهی را بر حامیان مالی و سایت‌های بالینی وارد می‌کند. در تلاش برای ساده‌سازی عملیات، افزایش کارایی و بهینه‌سازی نتایج، علوم زیستی، مانند بسیاری از صنایع دیگر، هوش مصنوعی را به عنوان یک نیروی دگرگون‌کننده پذیرفته است. این فناوری مزایای خاصی را در توسعه کارآزمایی بالینی نشان می دهد. بیایید بررسی کنیم که چگونه حامیان مالی آزمایشی و سایت‌ها می‌توانند به طور دقیق از هوش مصنوعی مدرن برای بهبود نتایج آزمایشی استفاده کنند.

پیمایش سیل داده ها در کارآزمایی های بالینی

کارآزمایی‌های بالینی، به ویژه در مراحل آخر، می‌توانند از 10 منبع داده استفاده کنند و میانگین 3.6 میلیون نقاط داده - این سه برابر تعداد گزارش شده 10 سال پیش است. واقعیت این است که پیچیدگی همچنان مانع موفقیت آزمایشات بالینی می شود. در واقع، با برخی مطالعات که از حدود 22 سیستم مختلف برای درگیر شدن با داده‌های کارآزمایی بالینی استفاده می‌کنند، دسترسی و توزیع داده‌های ضروری از جمله پرونده‌های پزشکی الکترونیکی (EMR) و داده‌های اداری و تحقیقاتی حتی سخت‌تر می‌شود.

تمام اطلاعات جمع‌آوری‌شده باید توسط حامیان مالی، سازمان‌های تحقیقاتی قراردادی (CROs)، و کارکنان سایت در طول دوره آزمایشی مدیریت و به آن دسترسی داشته باشند. هجوم مداوم اطلاعات و تکثیر نقاط لمسی دیجیتال می‌تواند منجر به چالش‌های قابلیت همکاری داده‌ها، اضافه بار اطلاعات و سوءمدیریت داده‌های بیمار شود که برای موفقیت آزمایش‌های بالینی ضروری است.

یک چالش اضافی، یافتن زمان و منابع برای تجزیه و تحلیل کامل همه داده ها است. این نه تنها بر تصمیم‌گیری آگاهانه تأثیر می‌گذارد، بلکه بر کار کارکنان سایت و نتایج بیمار تأثیر می‌گذارد و می‌تواند منجر به انحراف در نتایج و زمان‌بندی طولانی‌تر کارآزمایی بالینی شود. اینجاست که هوش مصنوعی مزایای فوق العاده ای دارد. با این حال، بسیار مهم است که بدانیم هوش مصنوعی یک راه حل plug-and-play نیست.

سازمان‌ها ابتدا باید فرآیندهای کارآمد را ایجاد کنند تا به طور کامل از قدرت هوش مصنوعی استفاده کنند. آنها باید از خود بپرسند که آیا آنها یک استراتژی برای دیجیتالی سازی و اتوماسیون، چگونه بر دسترسی و نگهداری داده ها در رابطه با سیستم های فعلی آنها تأثیر می گذارد، و چگونه می توان استانداردهای انطباق و حفظ حریم خصوصی را حفظ کرد.

عناصر اساسی برای استقرار موفقیت آمیز هوش مصنوعی

یکی از جنبه های مهم موفقیت هوش مصنوعی، درک فرآیندهای تجاری خاص است که در آن هوش مصنوعی می تواند پیاده سازی شود. فرآیندهایی که ناکارآمد، قطع شده یا به صورت دستی اجرا می شوند، به طور خودکار تنها با استفاده از هوش مصنوعی به بهبود نمی رسند. در واقع، ممکن است پیامدهای نامطلوبی ایجاد شود. به طور خاص، سازمان‌ها باید به دنبال پیاده‌سازی سیستم‌هایی باشند که موفقیت بلندمدت ایجاد می‌کنند و هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا پیشرفت کند، از جمله:

• دیجیتال سازی: این فرآیند به عنوان اولین گام در تبدیل اطلاعات به داده های قابل مصرف ماشین و گردش کار است که می تواند به طور یکپارچه با سیستم ها و فناوری های دیگر ادغام شود. این تغییر با تجزیه و تحلیل کامل فرآیندهای کارآزمایی بالینی از شروع مطالعه تا پایان شروع می شود.
• استاندارد سازی: این فرآیند شامل پیاده‌سازی استانداردهای داده‌های متصل است و اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات از منابع مختلف می‌توانند به طور یکپارچه یکپارچه، تجزیه و تحلیل و تفسیر شوند. در یک اکوسیستم کارآزمایی بالینی، این مرحله برای تأیید دقیق و ثابت ماندن داده ها در طول چرخه عمر کارآزمایی ضروری است. 
• تمرکز: این فرآیند با استفاده از یک مخزن داده متمرکز (CDR) یک "منبع واحد حقیقت" ایجاد می کند. این مخزن باید مجهز به قابلیت‌های یکپارچه مرور و ردیابی داده‌ها باشد که امکان استفاده یکپارچه از داده‌های هماهنگ توسط همه سهامداران آزمایشی را فراهم می‌کند. چنین دسترسی به داده های یکپارچه برای اهداف مختلف، از جمله مدل سازی و پیش بینی، ارزشمند است.

با ایجاد یک پایه محکم برای پیاده سازی هوش مصنوعی، سازمان ها خطرات را به حداقل می رسانند و شانس نتایج موفقیت آمیز را افزایش می دهند.  

ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها از طریق هوش مصنوعی و هوش مصنوعی

با بهره گیری از قابلیت های هوش مصنوعی، شرکت ها در حال بهینه سازی فرآیندهای کارآزمایی بالینی با ارائه تیم های تصمیم گیری با داده های زمان واقعی معتبر و دقیق هستند. این امر توسعه دارو را تسریع می کند، خطر اختلاف داده ها را کاهش می دهد، بهره وری کارکنان را افزایش می دهد و کیفیت کلی جمع آوری داده ها را بالا می برد.

برای مثال، سازمان‌های بیوفارما، هوش مصنوعی را در طول چرخه عمر دارایی‌های خود ادغام می‌کنند که منجر به افزایش نرخ موفقیت، تسریع تأییدیه‌های نظارتی، کاهش زمان بازپرداخت و بهبود جریان نقدی از کل فرآیند کارآزمایی بالینی می‌شود. 

هوش مصنوعی همچنین در تسهیل ارسال سریعتر اسناد به فایل اصلی کارآزمایی - مجموعه ای از اسناد که ثابت می کند کارآزمایی بالینی طبق الزامات قانونی انجام شده است، مفید است. در نهایت، افزایش کیفیت دادهشناسایی زیرجمعیت های مفید و پیش بینی خطرات بالقوه در آزمایشات بالینی. 

با گذار به عصر هوش مصنوعی مولد، صنعت علوم زیستی نیز تحول مطلوبی را تجربه می کند. قابل ذکر است، این تغییر بینش‌های سریع‌تری مانند رابط‌های چت، توسعه سریع‌تر راه‌حل‌ها از طریق ابزارهای مهندسی جدید، تشخیص پیشرفته‌تر ناسازگاری‌ها، و فرآیند سریع‌تر نگارش سند را به ارمغان می‌آورد. این پیشرفت‌ها به افزایش کارایی در وظایفی مانند ایجاد پروتکل و تولید روایت ایمنی کمک می‌کند و یک گام مثبت را در تأثیر کلی هوش مصنوعی مولد در عناصر مختلف کارآزمایی بالینی نشان می‌دهد.

آینده تجزیه و تحلیل داده ها در کارآزمایی های بالینی

نقش هوش مصنوعی در ساده‌سازی توسعه کارآزمایی‌های بالینی، ارائه مزایای متعدد برای همه ذینفعان، از جمله کاهش فرسودگی کارکنان، آزادسازی زمان و منابع و نتایج بهینه‌سازی کارآزمایی است. 

با ایجاد یک پایه محکم برای استقرار هوش مصنوعی، این فناوری می تواند در تولید، مدیریت و توزیع داده های ایمن، دقیق و سازگار دگرگون شود. خط آخر: اتوماسیون گردش کار از شروع مطالعه تا پایان به پیشرفت و تسریع توسعه درمان های نجات دهنده کمک می کند که به نفع بیماران در سطح جهانی است. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/