ライフサイエンスにおける AI の力の解放 – DATAVERSITY

ライフ サイエンス業界では、1 日に生成されるデータ ポイントの数が増加しています。このデータは、組織が臨床試験開発などの重要な業務に関して洞察に基づいた意思決定を行うのに不可欠である一方で、スポンサーや臨床現場に多大な負担を与える、複雑で困難な作業であることも判明しています。ライフ サイエンスでは、業務の合理化、効率の向上、成果の最適化を追求する中で、他の多くの業界と同様に、変革の力として AI を採用しています。このテクノロジーは臨床試験の開発において具体的な利点を示しています。治験スポンサーと治験施設が最新の AI を正確に活用して治験結果を向上させる方法を見てみましょう。

臨床試験におけるデータの洪水を乗り切る

臨床試験、特に後期段階では、10 個のデータ ソースを活用して、平均 １億１０００万人 データポイント – これは、10 年前に報告された数の 22 倍です。現実には、複雑さが臨床試験の成功を妨げ続けています。実際、臨床試験データを扱うために約 XNUMX の異なるシステムを使用している研究もあるため、電子医療記録 (EMR) や管理データ、研究データなどの重要なデータにアクセスして配布することはさらに困難になっています。

収集されたすべての情報は、治験期間中、スポンサー、受託研究機関 (CRO)、および施設スタッフによって管理され、アクセスされる必要があります。継続的な情報の流入とデジタル タッチポイントの急増は、データの相互運用性の課題、情報の過負荷、臨床試験の成功に不可欠な患者データの誤管理につながる可能性があります。

さらなる課題は、すべてのデータを徹底的に分析するための時間とリソースを見つけることです。これは、情報に基づいた意思決定に影響を与えるだけでなく、施設スタッフの作業や患者の転帰にも影響を及ぼし、結果の逸脱や臨床試験のスケジュールの長期化につながる可能性があります。ここに AI が大きなメリットをもたらします。ただし、AI はプラグアンドプレイのソリューションではないことを認識することが重要です。

組織はまず、AI の力を最大限に活用するための効率的なプロセスを確立する必要があります。彼らは自分に何かがあるかどうか自問する必要があります。 戦略 デジタル化と自動化、現在のシステムに関連したデータ アクセスとメンテナンスにどのような影響を与えるか、コンプライアンスとプライバシーの基準を維持する方法について説明します。

AI 導入を成功させるための基本要素

AI の成功の重要な側面は、AI を実装できる具体的なビジネス プロセスを理解することです。非効率的、分断されている、または手動で実行されているプロセスは、AI を適用するだけでは自動的に改善されません。実際、好ましくない結果が生じる可能性もあります。具体的には、組織は長期的な成功を築き、AI の繁栄を可能にする以下のようなシステムの導入に努めるべきです。

• デジタル化： このプロセスは、情報を他のシステムやテクノロジーとシームレスに統合できる機械で消費可能なデータとワークフローに変換するための最初のステップとして機能します。この移行は、研究の開始から終了までの臨床試験全体のプロセスを徹底的に分析することから始まります。
• 標準化： このプロセスには、接続されたデータ標準の実装が含まれ、さまざまなソースからの情報をシームレスに統合、分析、解釈できるようにします。臨床試験エコシステムでは、このステップは、データが試験のライフサイクル全体にわたって正確で一貫性を保っていることを確認するために不可欠です。 
• 一元化： このプロセスでは、一元化されたデータ リポジトリ (CDR) を活用して「信頼できる唯一の情報源」を確立します。このリポジトリには、統合されたデータの閲覧および追跡機能が装備されており、すべての治験関係者が調和されたデータをシームレスに利用できるようにする必要があります。このような統合されたデータ アクセスは、モデリングや予測などのさまざまな目的にとって非常に貴重であることがわかります。

AI 導入のための強固な基盤を確立することで、組織はリスクを最小限に抑え、テクノロジーを活用して成功する可能性を高めます。  

AI と生成 AI によるデータ分析の効率化

AI の機能を利用して、企業は意思決定チームに検証済みの正確なリアルタイム データを提供することで臨床試験プロセスを最適化しています。これにより、医薬品開発が促進され、データの不一致のリスクが軽減され、スタッフの生産性が向上し、データ収集の全体的な品質が向上します。

たとえば、バイオ医薬品企業は資産のライフサイクル全体にわたって AI を統合しており、成功率の向上、規制当局の承認の迅速化、償還までの時間の短縮、臨床試験プロセス全体のキャッシュ フローの改善につながっています。 

AI は、臨床試験が規制要件に従って実施されたことを証明する文書のコレクションである治験マスター ファイルへの文書提出を迅速化するのにも役立ちます。最終的には強化することで、 データ品質、有益な部分集団を特定し、臨床試験における潜在的なリスクを予測します。 

生成 AI 時代への移行に伴い、ライフ サイエンス業界も同様に好ましい変化を経験しています。特に、この移行により、チャット インターフェイスなどの洞察が加速され、新しいエンジニアリング ツールによるソリューション開発の迅速化、不整合の検出の強化、ドキュメント作成プロセスの迅速化などが実現します。これらの進歩は、プロトコルの作成や安全性ナラティブの生成などのタスクの効率向上に貢献し、さまざまな臨床試験要素にわたる生成 AI の全体的な影響において前向きな進歩を示しています。

臨床試験におけるデータ分析の未来

臨床試験開発の合理化における AI の役割は、スタッフの燃え尽き症候群の軽減、時間とリソースの解放、試験結果の最適化など、すべての関係者に多くのメリットを提供することです。 

AI 導入のための強固な基盤を確立することにより、このテクノロジーは、安全で正確な準拠したデータの生成、管理、配布において変革をもたらすことができます。結論: 研究の開始から終了までのワークフローの自動化は、世界中の患者に利益をもたらす救命治療法の開発を前進および加速するのに役立ちます。 

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• 情報源： https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/