Melepaskan Kekuatan AI dalam Ilmu Hayati – DATAVERSITY

Industri ilmu hayat menghasilkan semakin banyak titik data setiap harinya. Meskipun data ini penting untuk membantu organisasi mengambil keputusan berdasarkan informasi mengenai operasi penting, seperti dalam pengembangan uji klinis, data ini juga terbukti menjadi tugas yang kompleks dan berat, sehingga menimbulkan dampak yang signifikan pada sponsor dan lokasi klinis. Dalam upaya mereka untuk menyederhanakan operasi, meningkatkan efisiensi, dan mengoptimalkan hasil, ilmu hayat, seperti banyak industri lainnya, memanfaatkan AI sebagai kekuatan transformatif. Teknologi ini menunjukkan manfaat spesifik dalam pengembangan uji klinis. Mari kita jelajahi bagaimana sponsor dan situs uji coba dapat secara akurat memanfaatkan AI modern untuk meningkatkan hasil uji coba.

Menavigasi Banjir Data dalam Uji Klinis

Uji klinis, terutama tahap akhir, dapat memanfaatkan 10 sumber data dan menghasilkan rata-rata 3.6 juta titik data – yaitu tiga kali lipat jumlah yang dilaporkan 10 tahun lalu. Kenyataannya adalah kompleksitas terus menghambat keberhasilan uji klinis. Faktanya, dengan beberapa penelitian yang menggunakan sekitar 22 sistem berbeda untuk menangani data uji klinis, semakin sulit untuk mengakses dan mendistribusikan data penting termasuk catatan medis elektronik (EMR) serta data administratif dan penelitian.

Semua informasi yang dikumpulkan harus dikelola dan diakses oleh sponsor, organisasi penelitian kontrak (CRO), dan staf lokasi selama uji coba berlangsung. Masuknya informasi secara terus-menerus dan menjamurnya titik kontak digital dapat menyebabkan tantangan interoperabilitas data, kelebihan informasi, dan kesalahan pengelolaan data pasien yang penting bagi keberhasilan uji klinis.

Tantangan tambahannya adalah menemukan waktu dan sumber daya untuk menganalisis semua data secara menyeluruh. Hal ini tidak hanya memengaruhi pengambilan keputusan, namun juga berdampak pada pekerjaan staf di lokasi dan hasil akhir pasien, serta dapat menyebabkan penyimpangan dalam hasil dan jangka waktu uji klinis yang lebih lama. Di sinilah AI memberikan manfaat yang luar biasa. Namun, penting untuk menyadari bahwa AI bukanlah solusi plug-and-play.

Organisasi harus terlebih dahulu menetapkan proses yang efisien untuk sepenuhnya memanfaatkan kekuatan AI. Mereka harus bertanya pada diri sendiri apakah mereka mempunyai a strategi mengenai digitalisasi dan otomatisasi, bagaimana dampaknya terhadap akses dan pemeliharaan data sehubungan dengan sistem mereka saat ini, dan bagaimana menjaga standar kepatuhan dan privasi.

Elemen Dasar untuk Keberhasilan Penerapan AI

Aspek penting dari keberhasilan AI adalah memahami proses bisnis spesifik di mana AI dapat diimplementasikan. Proses yang tidak efisien, terputus, atau dijalankan secara manual tidak akan otomatis mencapai perbaikan hanya dengan menerapkan AI. Faktanya, dampak buruk bisa saja terjadi. Secara khusus, organisasi harus berupaya menerapkan sistem yang membangun kesuksesan jangka panjang dan memungkinkan AI untuk berkembang, termasuk:

• Digitalisasi: Proses ini berfungsi sebagai langkah pertama dalam mengubah informasi menjadi data dan alur kerja yang dapat dikonsumsi mesin yang dapat diintegrasikan secara mulus dengan sistem dan teknologi lain. Pergeseran ini dimulai dengan analisis menyeluruh terhadap proses uji klinis mulai dari awal hingga akhir penelitian.
• Standardisasi: Proses ini melibatkan penerapan standar data yang terhubung, memastikan bahwa informasi dari berbagai sumber dapat diintegrasikan, dianalisis, dan diinterpretasikan dengan lancar. Dalam ekosistem uji klinis, langkah ini penting untuk memastikan data tetap akurat dan konsisten sepanjang siklus uji coba. 
• Sentralisasi: Proses ini menciptakan “satu sumber kebenaran” dengan memanfaatkan penyimpanan data terpusat (CDR). Repositori ini harus dilengkapi dengan kemampuan penelusuran dan pelacakan data yang terintegrasi, sehingga memberdayakan pemanfaatan data yang diselaraskan dengan lancar oleh semua pemangku kepentingan uji coba. Akses data terpadu tersebut terbukti sangat berharga untuk berbagai tujuan, termasuk pemodelan dan perkiraan.

Dengan membangun landasan yang kuat untuk penerapan AI, organisasi meminimalkan risiko dan meningkatkan peluang keberhasilan dengan memanfaatkan teknologi tersebut.  

Menyederhanakan Analisis Data Melalui AI dan AI Generatif

Dengan memanfaatkan kemampuan AI, perusahaan mengoptimalkan proses uji klinis dengan menyediakan data real-time yang tervalidasi dan akurat kepada tim pengambil keputusan. Hal ini mempercepat pengembangan obat, mengurangi risiko perbedaan data, meningkatkan produktivitas staf, dan meningkatkan kualitas pengumpulan data secara keseluruhan.

Organisasi biofarmasi, misalnya, mengintegrasikan AI di seluruh siklus hidup aset mereka, sehingga meningkatkan tingkat keberhasilan, mempercepat persetujuan peraturan, mengurangi waktu penggantian biaya, dan meningkatkan arus kas dari seluruh proses uji klinis. 

AI juga berperan penting dalam memfasilitasi penyerahan dokumen yang lebih cepat ke Trial Master File – kumpulan dokumen yang membuktikan bahwa uji klinis telah dilakukan sesuai dengan persyaratan peraturan. Pada akhirnya, meningkatkan kualitas data, mengidentifikasi sub-populasi yang bermanfaat dan memprediksi potensi risiko dalam uji klinis. 

Saat kita bertransisi ke era AI generatif, industri ilmu hayat juga mengalami transformasi yang menguntungkan. Khususnya, perubahan ini menghadirkan percepatan wawasan, seperti antarmuka obrolan, pengembangan solusi yang lebih cepat melalui alat teknik baru, peningkatan deteksi ketidakkonsistenan, dan proses pembuatan dokumen yang lebih cepat. Kemajuan ini berkontribusi pada peningkatan efisiensi dalam tugas-tugas seperti pembuatan protokol dan pembuatan narasi keselamatan, menandai langkah positif dalam dampak keseluruhan AI generatif di berbagai elemen uji klinis.

Masa Depan Analisis Data dalam Uji Klinis

Peran AI dalam menyederhanakan pengembangan uji klinis adalah memberikan banyak manfaat bagi seluruh pemangku kepentingan, termasuk mengurangi kelelahan staf, menghemat waktu dan sumber daya, serta mengoptimalkan hasil uji coba. 

Dengan membangun landasan yang kuat untuk penerapan AI, teknologi ini dapat menjadi transformatif dalam menghasilkan, mengelola, dan mendistribusikan data yang aman, akurat, dan patuh. Intinya: Otomatisasi alur kerja dari awal hingga akhir studi akan membantu memajukan dan mempercepat pengembangan terapi penyelamat nyawa yang akan bermanfaat bagi pasien secara global. 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/