שחרור כוחו של AI במדעי החיים - DATAVERSITY

תעשיית מדעי החיים מייצרת מספר הולך וגדל של נקודות נתונים ביום. בעוד שהנתונים הללו חיוניים כדי לעזור לארגונים לקבל החלטות מושכלות לגבי פעולות קריטיות, כגון בפיתוח ניסויים קליניים, הם גם מתגלים כמשימה מורכבת ומרתיעה, שגובה מחיר משמעותי מהספונסרים ואתרים קליניים. בחתירתם לייעל את התפעול, לשפר את היעילות ולמטב את התוצאות, מדעי החיים, כמו תעשיות רבות אחרות, מאמצים את הבינה המלאכותית ככוח טרנספורמטיבי. הטכנולוגיה מראה יתרונות ספציפיים בפיתוח ניסויים קליניים. בואו נחקור כיצד נותני חסות ואתרים לניסוי יכולים למנף במדויק AI מודרני כדי לשפר את תוצאות הניסיון.

ניווט במבול הנתונים בניסויים קליניים

ניסויים קליניים, במיוחד בשלבים מאוחרים, יכולים למנף 10 מקורות נתונים וליצור ממוצע של 3.6 מיליון נקודות נתונים - כלומר פי שלושה מהמספר שדווח לפני 10 שנים. המציאות היא שהמורכבות ממשיכה לעכב את הצלחת הניסויים הקליניים. למעשה, עם כמה מחקרים המשתמשים בסביבות 22 מערכות שונות כדי לעסוק בנתוני ניסויים קליניים, זה הופך להיות אפילו יותר קשה לגשת ולהפיץ נתונים חיוניים, כולל רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMRs) ונתונים מנהליים ומחקריים.

כל המידע שנאסף חייב להיות מנוהל ונגישות על ידי נותני חסות, ארגוני מחקר חוזים (CROs) וצוות האתר לאורך כל מהלך הניסוי. הזרם המתמשך של מידע והתפשטות נקודות המגע הדיגיטליות עלולים להוביל לאתגרי יכולת פעולה הדדית של נתונים, עומס מידע וניהול שגוי של נתוני מטופלים החיוניים להצלחת ניסויים קליניים.

אתגר נוסף הוא למצוא את הזמן והמשאבים לניתוח יסודי של כל הנתונים. זה לא רק משפיע על קבלת החלטות מושכלת אלא משפיע על עבודת צוות האתר ועל תוצאות המטופל, ויכול להוביל לסטיות בתוצאות ולוחות זמנים ארוכים יותר של הניסוי הקליני. זה המקום שבו AI טומן בחובו יתרונות אדירים. עם זאת, חשוב להכיר בכך שבינה מלאכותית אינה פתרון הכנס-הפעל.

ארגונים חייבים תחילה להקים תהליכים יעילים כדי לרתום באופן מלא את הכוח של AI. הם חייבים לשאול את עצמם האם יש להם א אסטרטגיה עבור דיגיטציה ואוטומציה, כיצד זה ישפיע על גישה ותחזוקה לנתונים ביחס למערכות הנוכחיות שלהם, וכיצד לשמור על תקני תאימות ופרטיות.

אלמנטים בסיסיים לפריסת AI מוצלחת

היבט קריטי בהצלחת הבינה המלאכותית הוא הבנת התהליכים העסקיים הספציפיים שבהם ניתן ליישם בינה מלאכותית. תהליכים שאינם יעילים, מנותקים או מבוצעים באופן ידני לא ישיגו שיפורים באופן אוטומטי רק על ידי יישום AI. למעשה, עלולות להיווצר תוצאות לא טובות. באופן ספציפי, ארגונים צריכים לחפש ליישם מערכות הבונות הצלחה ארוכת טווח ומאפשרות לבינה מלאכותית לשגשג, כולל:

• דיגיטציה: תהליך זה משמש כשלב ראשון בהפיכת מידע לנתונים מתכלים וזרימות עבודה שניתן לשלב בצורה חלקה עם מערכות וטכנולוגיות אחרות. שינוי זה מתחיל בניתוח יסודי של תהליכים לאורך הניסוי הקליני מתחילת המחקר ועד סיומו.
• תְקִינָה: תהליך זה כולל הטמעת תקני נתונים מחוברים, הבטחה שניתן לשלב, לנתח ולפרש מידע ממקורות שונים בצורה חלקה. במערכת אקולוגית של ניסויים קליניים, שלב זה חיוני כדי לוודא שהנתונים נשארים מדויקים ועקביים לאורך כל מחזור החיים של הניסוי. 
• מִרכּוּז: תהליך זה מבסס "מקור יחיד של אמת" על ידי מינוף מאגר נתונים מרכזי (CDR). מאגר זה צריך להיות מצויד ביכולות גלישה ומעקב משולבות בנתונים, המאפשרים ניצול חלק של נתונים מותאמים על ידי כל בעלי העניין בניסוי. גישה מאוחדת כזו לנתונים מתגלה כבעלת ערך רב למטרות מגוונות, כולל מודלים וחיזוי.

על ידי ביסוס בסיס איתן ליישום AI, ארגונים ממזערים סיכונים ומגדילים את הסיכויים לתוצאות מוצלחות תוך מינוף הטכנולוגיה.  

ייעול ניתוח נתונים באמצעות בינה מלאכותית ובינה מלאכותית

רותמות את יכולות הבינה המלאכותית, חברות מייעלות את תהליכי הניסויים הקליניים על ידי אספקת צוותי קבלת החלטות עם נתוני זמן אמת מאומתים ומדויקים. זה מזרז את פיתוח התרופות, מפחית את הסיכון לאי-התאמות בנתונים, משפר את תפוקת הצוות ומעלה את האיכות הכוללת של איסוף הנתונים.

ארגוני ביו-פארמה, למשל, משלבים בינה מלאכותית לאורך כל מחזור החיים של הנכסים שלהם, מה שמוביל להגדלת שיעורי ההצלחה, אישורים רגולטוריים מואצים, זמן מופחת להחזר ושיפור תזרים המזומנים מכל תהליך הניסוי הקליני. 

בינה מלאכותית מסייעת גם בהגשת מסמכים מהירה יותר ל-Trial Master File - אוסף של מסמכים המוכיחים שהניסוי הקליני נערך בהתאם לדרישות הרגולטוריות. בסופו של דבר, משפר איכות נתונים, זיהוי תת-אוכלוסיות מועילות וחיזוי סיכונים פוטנציאליים בניסויים קליניים. 

כאשר אנו עוברים לעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית, גם תעשיית מדעי החיים חווה שינוי חיובי. יש לציין כי השינוי הזה מביא לתובנות מואצות, כגון ממשקי צ'אט, פיתוח מהיר יותר של פתרונות באמצעות כלים הנדסיים חדשים, זיהוי משופר של חוסר עקביות ותהליך מהיר יותר של עריכת מסמכים. התקדמות אלו תורמים ליעילות מוגברת במשימות כמו יצירת פרוטוקולים ויצירת נרטיב בטיחות, ומסמנות צעד חיובי בהשפעה הכוללת של AI גנרי על פני מרכיבי ניסוי קליני שונים.

העתיד של ניתוח נתונים בניסויים קליניים

תפקידה של בינה מלאכותית בייעול פיתוח ניסויים קליניים הוא לספק יתרונות רבים לכל מחזיקי העניין, כולל שחיקה מופחתת של הצוות, זמן ומשאבים פנויים ותוצאות ניסוי מיטובות. 

על ידי ביסוס בסיס איתן לפריסת בינה מלאכותית, טכנולוגיה זו יכולה לחולל שינוי בהפקה, ניהול והפצה של נתונים בטוחים, מדויקים ותואמים. בשורה התחתונה: האוטומציה של זרימות העבודה מתחילת הלימודים ועד סופה תסייע לקדם ולהאיץ את הפיתוח של תרופות טיפוליות מצילות חיים שיועילו למטופלים ברחבי העולם. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/