Ontketen de kracht van AI in de levenswetenschappen – DATAVERSITY

De life sciences-industrie genereert een toenemend aantal datapunten per dag. Hoewel deze gegevens essentieel zijn om organisaties te helpen op inzicht gebaseerde beslissingen te nemen over cruciale operaties, zoals bij de ontwikkeling van klinische onderzoeken, blijkt het ook een complexe en ontmoedigende taak te zijn, die een aanzienlijke tol eist van sponsors en klinische locaties. In hun zoektocht om de activiteiten te stroomlijnen, de efficiëntie te verbeteren en de resultaten te optimaliseren, omarmt de levenswetenschappen, net als veel andere industrieën, AI als een transformerende kracht. De technologie laat specifieke voordelen zien bij de ontwikkeling van klinische onderzoeken. Laten we onderzoeken hoe sponsors en sites van onderzoeken op nauwkeurige wijze gebruik kunnen maken van moderne AI om de uitkomsten van onderzoeken te verbeteren.

Navigeren door de datavloed in klinische onderzoeken

Klinische onderzoeken, vooral in de laatste fase, kunnen gebruikmaken van tien gegevensbronnen en een gemiddelde van 3.6 miljoen datapunten – dat is drie keer het aantal dat tien jaar geleden werd gerapporteerd. De realiteit is dat complexiteit het succes van klinische onderzoeken blijft belemmeren. Omdat sommige onderzoeken zo'n 10 verschillende systemen gebruiken om gegevens uit klinische onderzoeken te verwerken, wordt het zelfs nog moeilijker om toegang te krijgen tot essentiële gegevens en deze te verspreiden, waaronder elektronische medische dossiers (EMD's) en administratieve en onderzoeksgegevens.

Alle verzamelde informatie moet tijdens de duur van een proef worden beheerd en toegankelijk worden gemaakt door sponsors, contractonderzoeksorganisaties (CRO's) en locatiepersoneel. De voortdurende toestroom van informatie en de proliferatie van digitale contactpunten kunnen leiden tot uitdagingen op het gebied van de interoperabiliteit van gegevens, een overdaad aan informatie en wanbeheer van patiëntgegevens die essentieel zijn voor het succes van klinische onderzoeken.

Een extra uitdaging is het vinden van de tijd en middelen om alle gegevens grondig te analyseren. Dit heeft niet alleen invloed op de geïnformeerde besluitvorming, maar heeft ook gevolgen voor het werk van het locatiepersoneel en de patiëntresultaten, en kan leiden tot afwijkingen in de resultaten en langere tijdlijnen voor de klinische proef. Dit is waar AI enorme voordelen biedt. Het is echter van cruciaal belang om te erkennen dat AI geen plug-and-play-oplossing is.

Organisaties moeten eerst efficiënte processen opzetten om de kracht van AI volledig te kunnen benutten. Ze moeten zich afvragen of ze een strategie voor digitalisering en automatisering, hoe dit de toegang tot en het onderhoud van gegevens zal beïnvloeden in relatie tot hun huidige systemen, en hoe nalevings- en privacynormen kunnen worden gehandhaafd.

Fundamentele elementen voor succesvolle AI-implementatie

Een cruciaal aspect van het succes van AI is het begrijpen van de specifieke bedrijfsprocessen waarin AI kan worden geïmplementeerd. Processen die inefficiënt, losgekoppeld of handmatig worden uitgevoerd, zullen niet automatisch tot verbeteringen leiden door alleen maar AI toe te passen. Er kunnen zich zelfs ongunstige uitkomsten voordoen. In het bijzonder moeten organisaties proberen systemen te implementeren die succes op de lange termijn opbouwen en AI in staat stellen te gedijen, waaronder:

• Digitalisering: Dit proces dient als de eerste stap in het transformeren van informatie in door machines te gebruiken gegevens en workflows die naadloos kunnen worden geïntegreerd met andere systemen en technologieën. Deze verschuiving begint met een grondige analyse van de processen tijdens de klinische proef, van het begin tot het einde van de studie.
• Standaardisatie: Dit proces omvat de implementatie van verbonden datastandaarden, waardoor ervoor wordt gezorgd dat informatie uit verschillende bronnen naadloos kan worden geïntegreerd, geanalyseerd en geïnterpreteerd. In een ecosysteem van klinische onderzoeken is deze stap essentieel om te bevestigen dat de gegevens gedurende de hele levenscyclus van een onderzoek accuraat en consistent blijven. 
• Centralisatie: Dit proces creëert een ‘enkele bron van waarheid’ door gebruik te maken van een gecentraliseerde gegevensopslagplaats (CDR). Deze repository moet worden uitgerust met geïntegreerde mogelijkheden voor het bladeren en volgen van gegevens, waardoor een naadloos gebruik van geharmoniseerde gegevens door alle belanghebbenden bij het onderzoek mogelijk wordt gemaakt. Dergelijke uniforme gegevenstoegang blijkt van onschatbare waarde voor diverse doeleinden, waaronder modellering en prognoses.

Door een solide basis te leggen voor de implementatie van AI minimaliseren organisaties de risico’s en vergroten ze de kansen op succesvolle resultaten door gebruik te maken van de technologie.  

Gegevensanalyse stroomlijnen via AI en generatieve AI

Bedrijven maken gebruik van de mogelijkheden van AI en optimaliseren klinische proefprocessen door besluitvormingsteams te voorzien van gevalideerde, nauwkeurige realtime gegevens. Dit versnelt de ontwikkeling van geneesmiddelen, vermindert het risico op discrepanties in de gegevens, verhoogt de productiviteit van het personeel en verhoogt de algehele kwaliteit van de gegevensverzameling.

Biofarmaceutische organisaties integreren bijvoorbeeld AI gedurende de hele levenscyclus van hun activa, wat leidt tot hogere succespercentages, versnelde goedkeuringen door regelgevende instanties, kortere tijd voor terugbetaling en een verbeterde cashflow uit het gehele klinische proefproces. 

AI speelt ook een belangrijke rol bij het faciliteren van een snellere indiening van documenten in het Trial Master File – een verzameling documenten die bewijzen dat de klinische proef is uitgevoerd volgens de wettelijke vereisten. Uiteindelijk verbeteren data kwaliteit, het identificeren van nuttige subpopulaties en het voorspellen van potentiële risico's in klinische onderzoeken. 

Terwijl we overgaan naar het generatieve AI-tijdperk, ondergaat de life sciences-industrie ook een gunstige transformatie. Deze verschuiving brengt met name versnelde inzichten met zich mee, zoals chatinterfaces, snellere ontwikkeling van oplossingen via nieuwe technische tools, verbeterde detectie van inconsistenties en een sneller proces van documentauteuring. Deze verbeteringen dragen bij aan een grotere efficiëntie bij taken als het maken van protocollen en het genereren van veiligheidsverhalen, wat een positieve stap betekent in de algehele impact van generatieve AI op verschillende klinische proefelementen.

De toekomst van data-analyse in klinische onderzoeken

De rol van AI bij het stroomlijnen van de ontwikkeling van klinische onderzoeken is het bieden van talloze voordelen voor alle belanghebbenden, waaronder minder burn-out bij het personeel, vrijgekomen tijd en middelen en geoptimaliseerde onderzoeksresultaten. 

Door een solide basis te leggen voor de inzet van AI kan deze technologie transformatief zijn bij het genereren, beheren en distribueren van veilige, nauwkeurige en conforme gegevens. Kort gezegd: de automatisering van de workflows van het begin tot het einde van het onderzoek zal de ontwikkeling van levensreddende therapieën helpen bevorderen en versnellen, waar patiënten wereldwijd profijt van zullen hebben. 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/