생명 과학에서 AI의 힘 활용 – DATAVERSITY

생명 과학 산업은 하루에 점점 더 많은 수의 데이터 포인트를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 조직이 임상 시험 개발과 같은 중요한 운영에 대해 통찰력에 기초한 결정을 내리는 데 필수적이지만, 이는 또한 복잡하고 어려운 작업임이 입증되어 후원자 및 임상 현장에 상당한 피해를 줍니다. 운영을 간소화하고 효율성을 향상하며 결과를 최적화하기 위해 생명과학은 다른 많은 산업과 마찬가지로 AI를 변화의 힘으로 수용하고 있습니다. 이 기술은 임상시험 개발에서 특별한 이점을 보여주고 있습니다. 임상시험 후원자와 사이트가 최신 AI를 정확하게 활용하여 임상시험 결과를 개선할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

임상 시험의 데이터 홍수 탐색

임상 시험, 특히 후기 단계에서는 10개의 데이터 소스를 활용하고 평균 3.6 만 데이터 포인트 – 이는 10년 전에 보고된 수치의 22배입니다. 현실은 복잡성이 계속해서 임상시험의 성공을 방해하고 있다는 것입니다. 실제로 임상 시험 데이터를 활용하기 위해 약 XNUMX개의 서로 다른 시스템을 사용하는 일부 연구에서는 전자 의료 기록(EMR), 행정 및 연구 데이터를 포함한 필수 데이터에 액세스하고 배포하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다.

수집된 모든 정보는 임상시험 과정 전반에 걸쳐 후원자, 임상시험수탁기관(CRO) 및 현장 직원이 관리하고 접근해야 합니다. 정보의 지속적인 유입과 디지털 접점의 확산은 데이터 상호 운용성 문제, 정보 과부하, 임상 시험 성공에 필수적인 환자 데이터의 잘못된 관리로 이어질 수 있습니다.

또 다른 과제는 모든 데이터를 철저하게 분석할 시간과 리소스를 찾는 것입니다. 이는 정보에 입각한 의사 결정에 영향을 미칠 뿐만 아니라 현장 직원의 작업과 환자 결과에 영향을 미치고 결과 편차와 임상 시험 기간 연장으로 이어질 수 있습니다. 이것이 AI가 엄청난 이점을 갖는 곳입니다. 그러나 AI가 플러그 앤 플레이 솔루션이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

조직은 먼저 AI의 힘을 완전히 활용하기 위한 효율적인 프로세스를 구축해야 합니다. 그들은 자신에게 그런 능력이 있는지 자문해 보아야 합니다. 전략 디지털화 및 자동화의 경우 현재 시스템과 관련하여 데이터 액세스 및 유지 관리에 어떤 영향을 미칠지, 규정 준수 및 개인 정보 보호 표준을 유지하는 방법을 설명합니다.

성공적인 AI 배포를 위한 기본 요소

AI 성공의 중요한 측면은 AI를 구현할 수 있는 특정 비즈니스 프로세스를 이해하는 것입니다. 비효율적이거나 단절되거나 수동으로 실행되는 프로세스는 AI를 적용하는 것만으로는 자동으로 개선되지 않습니다. 실제로는 불리한 결과가 나올 수도 있습니다. 특히 조직은 다음을 포함하여 장기적인 성공을 구축하고 AI의 번영을 지원하는 시스템을 구현해야 합니다.

• 디지털화: 이 프로세스는 정보를 다른 시스템 및 기술과 원활하게 통합할 수 있는 기계에서 사용할 수 있는 데이터 및 워크플로로 변환하는 첫 번째 단계입니다. 이러한 변화는 연구 시작부터 종료까지 임상시험 전반에 걸친 프로세스를 철저히 분석하는 것에서 시작됩니다.
• 표준화: 이 프로세스에는 연결된 데이터 표준을 구현하여 다양한 소스의 정보를 원활하게 통합, 분석 및 해석할 수 있도록 보장하는 작업이 포함됩니다. 임상 시험 에코시스템에서 이 단계는 시험 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터가 정확하고 일관되게 유지되는지 확인하는 데 필수적입니다. 
• 집중: 이 프로세스는 중앙 집중식 데이터 저장소(CDR)를 활용하여 "단일 정보 소스"를 구축합니다. 이 저장소에는 통합된 데이터 탐색 및 추적 기능이 탑재되어 모든 임상시험 이해관계자가 조화된 데이터를 원활하게 활용할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 통합 데이터 액세스는 모델링 및 예측을 포함한 다양한 목적에 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.

AI 구현을 위한 탄탄한 기반을 구축함으로써 조직은 위험을 최소화하고 기술을 활용하여 성공적인 결과의 가능성을 높입니다.  

AI 및 생성 AI를 통한 데이터 분석 간소화

AI의 기능을 활용하여 기업은 의사 결정 팀에 검증되고 정확한 실시간 데이터를 제공함으로써 임상 시험 프로세스를 최적화하고 있습니다. 이를 통해 약물 개발이 가속화되고, 데이터 불일치 위험이 줄어들며, 직원 생산성이 향상되고, 데이터 수집의 전반적인 품질이 향상됩니다.

예를 들어, 바이오제약 조직은 자산 수명주기 전반에 걸쳐 AI를 통합하여 성공률을 높이고, 규제 승인을 가속화하고, 상환 시간을 단축하고, 전체 임상 시험 프로세스에서 현금 흐름을 개선하고 있습니다. 

AI는 또한 임상시험이 규제 요건에 따라 수행되었음을 증명하는 문서 모음인 시험 마스터 파일(Trial Master File)에 더 빠른 문서 제출을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 궁극적으로 강화하는 것은 데이터 품질, 유익한 하위 모집단을 식별하고 임상 시험에서 잠재적 위험을 예측합니다. 

제너레이티브 AI 시대로 전환하면서 생명과학 산업도 좋은 변화를 겪고 있습니다. 특히, 이러한 변화는 채팅 인터페이스, 새로운 엔지니어링 도구를 통한 더 빠른 솔루션 개발, 향상된 불일치 감지 및 더 빠른 문서 작성 프로세스와 같은 통찰력을 가속화합니다. 이러한 발전은 프로토콜 작성 및 안전 설명 생성과 같은 작업의 효율성 향상에 기여하여 다양한 임상 시험 요소 전반에 걸쳐 생성 AI의 전반적인 영향에 긍정적인 진전을 가져옵니다.

임상시험 데이터 분석의 미래

임상 시험 개발을 간소화하는 데 있어 AI의 역할은 직원 피로도 감소, 시간 및 자원 확보, 시험 결과 최적화 등 모든 이해관계자에게 수많은 이점을 제공하는 것입니다. 

AI 배포를 위한 탄탄한 기반을 구축함으로써 이 기술은 안전하고 정확하며 규정을 준수하는 데이터의 생성, 관리 및 배포에 혁신을 가져올 수 있습니다. 결론: 연구 시작부터 끝까지 작업 흐름의 자동화는 전 세계적으로 환자에게 도움이 될 생명을 구하는 치료법의 개발을 발전시키고 가속화하는 데 도움이 될 것입니다. 

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