A mesterséges intelligencia erejének felszabadítása az élettudományokban – DATAVERSITY

Az élettudományi ipar naponta egyre több adatpontot generál. Noha ezek az adatok nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy a szervezetek belátáson alapuló döntéseket hozzanak a kritikus műveletekkel, például a klinikai vizsgálatok fejlesztésével kapcsolatban, összetett és ijesztő feladatnak is bizonyulnak, amely jelentős terheket ró a szponzorokra és a klinikai helyszínekre. A működés ésszerűsítése, a hatékonyság növelése és az eredmények optimalizálása érdekében az élettudományok – sok más iparághoz hasonlóan – átalakító erőként kezelik az AI-t. A technológia konkrét előnyöket mutat a klinikai vizsgálatok fejlesztése során. Fedezzük fel, hogyan tudják a próbaszponzorok és webhelyek pontosan kihasználni a modern AI-t a próbaeredmények javítása érdekében.

Navigálás az adatözönben a klinikai vizsgálatok során

A klinikai vizsgálatok, különösen a késői szakaszban, 10 adatforrást tudnak felhasználni, és átlagosan 3.6 millió adatpontok – ez háromszorosa a 10 évvel ezelőtt jelentett számnak. A valóság az, hogy a komplexitás továbbra is hátráltatja a klinikai vizsgálatok sikerét. Valójában egyes tanulmányok körülbelül 22 különböző rendszert használnak a klinikai vizsgálatok adatainak kezeléséhez, és még nehezebbé válik az alapvető adatokhoz való hozzáférés és azok terjesztése, beleértve az elektronikus egészségügyi feljegyzéseket (EMR), valamint az adminisztratív és kutatási adatokat.

Az összes összegyűjtött információt a szponzoroknak, a szerződéses kutatószervezeteknek (CRO-knak) és a helyszíni személyzetnek kell kezelnie és hozzáférnie a próba során. A folyamatos információáramlás és a digitális érintkezési pontok térhódítása a klinikai vizsgálatok sikeréhez elengedhetetlen adat-interoperabilitási kihívásokhoz, információs túlterheltséghez és a betegadatok helytelen kezeléséhez vezethet.

További kihívást jelent az idő és az erőforrások megtalálása az összes adat alapos elemzéséhez. Ez nem csak a megalapozott döntéshozatalt érinti, hanem a helyszíni személyzet munkáját és a betegek kimenetelét is, valamint eltéréseket eredményezhet az eredményekben, és hosszabb időt vehet igénybe a klinikai vizsgálatra. Ez az a hely, ahol az AI óriási előnyökkel jár. Alapvető fontosságú azonban annak felismerése, hogy a mesterséges intelligencia nem egy plug-and-play megoldás.

A szervezeteknek először hatékony folyamatokat kell kialakítaniuk, hogy teljes mértékben kihasználhassák az AI erejét. Meg kell kérdezniük maguktól, hogy van-e a stratégia a digitalizálás és az automatizálás esetében, hogy ez milyen hatással lesz az adatokhoz való hozzáférésre és karbantartásra a jelenlegi rendszereikhez képest, és hogyan lehet fenntartani a megfelelőségi és adatvédelmi szabványokat.

A sikeres mesterséges intelligencia bevezetésének alapelemei

Az AI sikerének kritikus szempontja az, hogy megértsük azokat a konkrét üzleti folyamatokat, ahol az AI megvalósítható. A nem hatékony, szétkapcsolt vagy manuálisan végrehajtott folyamatok nem érnek el automatikusan javulást pusztán az AI alkalmazásával. Valójában kedvezőtlen következmények is adódhatnak. Konkrétan a szervezeteknek olyan rendszereket kell megvalósítaniuk, amelyek hosszú távú sikert hoznak létre, és lehetővé teszik a mesterséges intelligencia fejlődését, többek között:

• Digitalizálás: Ez a folyamat az első lépésként szolgál az információk gép által fogyasztható adatokká és munkafolyamatokká alakításában, amelyek zökkenőmentesen integrálhatók más rendszerekkel és technológiákkal. Ez a váltás a klinikai vizsgálat folyamatainak alapos elemzésével kezdődik, a vizsgálat kezdetétől a végéig.
• Szabványosítás: Ez a folyamat magában foglalja az összekapcsolt adatszabványok bevezetését, biztosítva, hogy a különböző forrásokból származó információk zökkenőmentesen integrálhatók, elemezhetők és értelmezhetők. A klinikai vizsgálati ökoszisztémában ez a lépés elengedhetetlen annak megerősítéséhez, hogy az adatok pontosak és konzisztensek maradnak a vizsgálat teljes életciklusa során. 
• Központosítás: Ez a folyamat az „igazság egyetlen forrását” hozza létre a központosított adattár (CDR) kihasználásával. Ezt az adattárat integrált adatböngészési és nyomkövetési képességekkel kell felszerelni, lehetővé téve a harmonizált adatok zökkenőmentes felhasználását a kísérletben érdekelt felek számára. Az ilyen egységes adathozzáférés felbecsülhetetlen értékűnek bizonyul különféle célokra, beleértve a modellezést és az előrejelzést is.

A mesterséges intelligencia megvalósításának szilárd alapjainak megteremtésével a szervezetek minimalizálják a kockázatokat, és növelik a sikeres eredmények esélyét a technológia kihasználásával.  

Adatelemzés egyszerűsítése mesterséges intelligencia és generatív AI segítségével

Az AI képességeit kihasználva a vállalatok úgy optimalizálják a klinikai vizsgálati folyamatokat, hogy a döntéshozó csapatokat validált, pontos valós idejű adatokkal látják el. Ez felgyorsítja a gyógyszerfejlesztést, csökkenti az adateltérések kockázatát, növeli a személyzet termelékenységét és javítja az adatgyűjtés általános minőségét.

A biopharma szervezetek például integrálják a mesterséges intelligenciát eszközeik teljes életciklusa során, ami megnövekedett sikerarányt, felgyorsult hatósági jóváhagyásokat, rövidebb visszatérítési időt és a teljes klinikai vizsgálati folyamatból származó jobb pénzáramlást eredményez. 

A mesterséges intelligencia is fontos szerepet játszik a dokumentumok gyorsabb benyújtásában a Trial Master File-ba – olyan dokumentumok gyűjteményébe, amelyek bizonyítják, hogy a klinikai vizsgálatot a szabályozási követelményeknek megfelelően hajtották végre. Végső soron a fokozás adatminőség, az előnyös szubpopulációk azonosítása és a lehetséges kockázatok előrejelzése a klinikai vizsgálatok során. 

Ahogy átlépünk a generatív mesterséges intelligencia korszakába, az élettudományi ipar is kedvező átalakuláson megy keresztül. Nevezetesen, ez a váltás felgyorsítja a betekintést, például a csevegési felületeket, az új mérnöki eszközök révén gyorsabb megoldásfejlesztést, az inkonzisztenciák jobb észlelését és a dokumentumkészítési folyamat felgyorsítását. Ezek a fejlesztések hozzájárulnak az olyan feladatok hatékonyságának növeléséhez, mint a protokollok létrehozása és a biztonsági narratívák generálása, ami pozitív előrelépést jelent a generatív mesterséges intelligencia általános hatásában a különböző klinikai vizsgálati elemekben.

Az adatelemzés jövője a klinikai vizsgálatokban

A mesterséges intelligencia szerepe a klinikai vizsgálatok fejlesztésének egyszerűsítésében, hogy számos előnnyel járjon minden érdekelt fél számára, beleértve a személyzet kiégésének csökkentését, a felszabaduló időt és erőforrásokat, valamint az optimalizált vizsgálati eredményeket. 

A mesterséges intelligencia bevezetésének szilárd alapjainak megteremtésével ez a technológia átalakítja a biztonságos, pontos és megfelelő adatok előállítását, kezelését és terjesztését. A lényeg: A munkafolyamatok automatizálása a vizsgálat kezdetétől a befejezéséig elősegíti az életmentő terápiák fejlesztését és felgyorsítja a betegeket világszerte. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/