Tekoälyn voiman vapauttaminen biotieteissä – DATAVERSITY

Biotiedeteollisuus tuottaa yhä enemmän datapisteitä päivässä. Vaikka nämä tiedot ovat välttämättömiä, jotta organisaatiot voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä kriittisistä toiminnoista, kuten kliinisten kokeiden kehittämisestä, se on myös osoittautunut monimutkaiseksi ja pelottavaksi tehtäväksi, joka rasittaa merkittävästi sponsoreita ja kliinisiä paikkoja. Biotieteet, kuten monet muutkin teollisuudenalat, omaksuvat tekoälyn muuttavana voimana pyrkiessään virtaviivaistamaan toimintaa, parantamaan tehokkuutta ja optimoimaan tuloksia. Teknologialla on erityisiä etuja kliinisten kokeiden kehittämisessä. Tutkitaan, kuinka kokeilujen sponsorit ja sivustot voivat hyödyntää modernia tekoälyä ja parantaa kokeilutuloksia.

Datatulvan navigointi kliinisissä kokeissa

Kliiniset tutkimukset, erityisesti myöhäisen vaiheen, voivat hyödyntää 10 tietolähdettä ja tuottaa keskimäärin 3.6 euroa tietopisteitä – se on kolme kertaa 10 vuotta sitten raportoitu määrä. Tosiasia on, että monimutkaisuus haittaa edelleen kliinisten tutkimusten menestystä. Itse asiassa joissakin tutkimuksissa, joissa käytetään noin 22 erilaista järjestelmää kliinisten tutkimusten tietojen käsittelemiseksi, on entistä vaikeampaa saada ja jakaa tärkeitä tietoja, mukaan lukien sähköiset potilastiedot (EMR) sekä hallinnolliset ja tutkimustiedot.

Sponsoreiden, sopimustutkimusorganisaatioiden (CRO) ja työpaikan henkilöstön on hallittava ja käytettävä kaikkia kerättyjä tietoja koko kokeilun ajan. Jatkuva tiedon virta ja digitaalisten kosketuspisteiden lisääntyminen voivat johtaa tietojen yhteentoimivuuden haasteisiin, tiedon ylikuormitukseen ja potilastietojen huonoon hallintaan, jotka ovat välttämättömiä kliinisten tutkimusten onnistumiselle.

Lisähaaste on löytää aikaa ja resursseja kaiken datan perusteelliseen analysointiin. Tämä ei vaikuta ainoastaan ​​tietoiseen päätöksentekoon, vaan vaikuttaa myös toimipisteen henkilökunnan työhön ja potilastuloksiin ja voi johtaa poikkeamiin tuloksissa ja pidempiin kliinisen tutkimuksen aikarajoihin. Tässä tekoälyllä on valtavia etuja. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että tekoäly ei ole plug and play -ratkaisu.

Organisaatioiden on ensin luotava tehokkaat prosessit hyödyntääkseen tekoälyn tehon täysimääräisesti. Heidän on kysyttävä itseltään, onko heillä a strategia digitalisoinnin ja automaation osalta, miten se vaikuttaa tietojen saatavuuteen ja ylläpitoon suhteessa heidän nykyisiin järjestelmiinsä ja kuinka noudattaa ja säilyttää tietosuoja- ja tietosuojastandardit.

Tekoälyn onnistuneen käyttöönoton peruselementit

Tekoälyn menestyksen kriittinen näkökohta on niiden erityisten liiketoimintaprosessien ymmärtäminen, joissa tekoäly voidaan toteuttaa. Tehottomat, irrotetut tai manuaalisesti suoritetut prosessit eivät paranna automaattisesti pelkästään tekoälyä käyttämällä. Itse asiassa kielteisiä seurauksia voi syntyä. Organisaatioiden tulisi erityisesti pyrkiä toteuttamaan järjestelmiä, jotka rakentavat pitkän aikavälin menestystä ja mahdollistavat tekoälyn menestymisen, mukaan lukien:

• Digitalisointi: Tämä prosessi toimii ensimmäisenä askeleena tietojen muuntamisessa koneen kulutettaviksi tiedoiksi ja työnkuluiksi, jotka voidaan integroida saumattomasti muihin järjestelmiin ja teknologioihin. Tämä muutos alkaa kliinisen tutkimuksen prosessien perusteellisella analyysillä tutkimuksen alusta loppuun.
• standardointi: Tämä prosessi sisältää yhdistettyjen tietostandardien käyttöönoton, jotta varmistetaan, että eri lähteistä peräisin olevat tiedot voidaan integroida, analysoida ja tulkita saumattomasti. Kliinisen tutkimuksen ekosysteemissä tämä vaihe on olennainen sen varmistamiseksi, että tiedot pysyvät täsmällisinä ja johdonmukaisina koko tutkimuksen elinkaaren ajan. 
• keskittäminen: Tämä prosessi luo "yhden totuuden lähteen" hyödyntämällä keskitettyä tietovarastoa (CDR). Tämä arkiston tulisi olla varustettu integroiduilla tietojen selaus- ja seurantaominaisuuksilla, mikä mahdollistaa yhdenmukaistetun tiedon saumattoman käytön kaikille kokeilun sidosryhmille. Tällainen yhtenäinen tietojen käyttö on korvaamatonta moniin eri tarkoituksiin, mukaan lukien mallintamiseen ja ennustamiseen.

Luomalla vankan perustan tekoälyn käyttöönotolle organisaatiot minimoivat riskit ja lisäävät onnistuneiden tulosten mahdollisuuksia teknologiaa hyödyntäen.  

Tietojen analyysin virtaviivaistaminen tekoälyn ja generatiivisen tekoälyn avulla

Tekoälyn kykyjä hyödyntäen yritykset optimoivat kliinisten tutkimusten prosesseja tarjoamalla päätöksentekotiimeille validoitua, tarkkaa reaaliaikaista tietoa. Tämä nopeuttaa lääkekehitystä, vähentää tietojen ristiriitojen riskiä, ​​parantaa henkilöstön tuottavuutta ja parantaa tiedonkeruun yleistä laatua.

Biopharma-organisaatiot esimerkiksi integroivat tekoälyä omaisuutensa koko elinkaaren ajan, mikä lisää onnistumisprosentteja, nopeuttaa viranomaishyväksyntää, lyhentää korvausaikaa ja parantaa koko kliinisen tutkimusprosessin kassavirtaa. 

Tekoäly helpottaa myös asiakirjojen nopeampaa toimittamista Trial Master File -tiedostoon – kokoelmaan asiakirjoja, jotka osoittavat, että kliininen tutkimus on suoritettu säännösten mukaisesti. Viime kädessä tehostaa tiedon laatu, tunnistaa hyödyllisiä alapopulaatioita ja ennustaa mahdollisia riskejä kliinisissä tutkimuksissa. 

Kun siirrymme generatiivisen tekoälyn aikakauteen, myös biotiedeteollisuus on kokemassa suotuisaa muutosta. Erityisesti tämä muutos tuo nopeutettuja oivalluksia, kuten chat-rajapintoja, nopeampaa ratkaisukehitystä uusien suunnittelutyökalujen avulla, tehostettua epäjohdonmukaisuuksien havaitsemista ja nopeampaa asiakirjojen luontiprosessia. Nämä edistysaskeleet lisäävät tehokkuutta sellaisissa tehtävissä kuin protokollien luominen ja turvallisuuskertomusten luominen, mikä merkitsee positiivista edistystä generatiivisen tekoälyn kokonaisvaikutuksessa kliinisen tutkimuksen eri osissa.

Data-analyysin tulevaisuus kliinisissä kokeissa

Tekoälyn rooli kliinisten kokeiden kehittämisen virtaviivaistamisessa on tarjota lukuisia etuja kaikille sidosryhmille, mukaan lukien henkilöstön työuupumus väheneminen, vapautunut aika ja resurssit sekä optimoidut testitulokset. 

Luomalla vankan perustan tekoälyn käyttöönotolle tämä tekniikka voi olla muuttava turvallisten, tarkkojen ja vaatimustenmukaisten tietojen luomisessa, hallinnassa ja jakelussa. Bottom line: Työnkulkujen automatisointi tutkimuksen alusta loppuun auttaa edistämään ja nopeuttamaan henkeä pelastavien hoitomuotojen kehitystä, joka hyödyttää potilaita maailmanlaajuisesti. 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/