Slipp løs kraften til AI i biovitenskap – DATAVERSITET

Slipp løs kraften til AI i biovitenskap – DATAVERSITET

Tidsstempel: 11. januar 2024 3:25
Kilde node: 3055927

Livsvitenskapsindustrien genererer et økende antall datapunkter om dagen. Selv om disse dataene er essensielle for å hjelpe organisasjoner med å ta innsiktsorienterte beslutninger om kritiske operasjoner, for eksempel i utvikling av kliniske studier, viser det seg også å være en kompleks og skremmende oppgave, som tar en betydelig toll på sponsorer og kliniske nettsteder. I deres søken etter å strømlinjeforme driften, forbedre effektiviteten og optimalisere resultater, omfavner biovitenskap, som mange andre bransjer, AI som en transformativ kraft. Teknologien viser spesifikke fordeler i utviklingen av kliniske studier. La oss utforske hvordan prøvesponsorer og -nettsteder kan utnytte moderne AI nøyaktig for å forbedre prøveresultatene.

Navigere i datafloden i kliniske studier

Kliniske studier, spesielt sent stadium, kan utnytte 10 datakilder og generere et gjennomsnitt på 3.6 millioner datapunkter – det er tre ganger antallet som ble rapportert for 10 år siden. Realiteten er at kompleksitet fortsetter å hindre suksessen til kliniske studier. Faktisk, med noen studier som bruker rundt 22 forskjellige systemer for å engasjere seg med data fra kliniske forsøk, blir det enda vanskeligere å få tilgang til og distribuere viktige data, inkludert elektroniske medisinske journaler (EMR) og administrative og forskningsdata.

All informasjon som samles inn, må administreres og få tilgang til av sponsorer, kontraktsforskningsorganisasjoner (CROs) og stedsansatte i løpet av en prøveperiode. Den kontinuerlige tilstrømningen av informasjon og spredningen av digitale berøringspunkter kan føre til datainteroperabilitetsutfordringer, informasjonsoverbelastning og feilhåndtering av pasientdata som er avgjørende for suksessen til kliniske studier.

En ekstra utfordring er å finne tid og ressurser til å analysere alle dataene grundig. Dette påvirker ikke bare informert beslutningstaking, men påvirker stedets ansattes arbeid og pasientresultater, og kan føre til avvik i resultatene og lengre tidsfrister for den kliniske utprøvingen. Det er her AI har enorme fordeler. Det er imidlertid avgjørende å erkjenne at AI ikke er en plug-and-play-løsning.

Organisasjoner må først etablere effektive prosesser for å utnytte kraften til AI fullt ut. De må spørre seg selv om de har en strategi for digitalisering og automatisering, hvordan det vil påvirke datatilgang og vedlikehold i forhold til deres nåværende systemer, og hvordan opprettholde samsvar og personvernstandarder.

Grunnleggende elementer for vellykket AI-implementering

Et kritisk aspekt ved suksessen til AI er å forstå de spesifikke forretningsprosessene der AI kan implementeres. Prosesser som er ineffektive, frakoblet eller utført manuelt vil ikke automatisk oppnå forbedringer bare ved å bruke AI. Faktisk kan ugunstige utfall oppstå. Spesielt bør organisasjoner se etter å implementere systemer som bygger langsiktig suksess og gjør at AI kan trives, inkludert:

  • Digitalisering: Denne prosessen fungerer som det første trinnet i å transformere informasjon til maskinforbrukbare data og arbeidsflyter som sømløst kan integreres med andre systemer og teknologier. Dette skiftet begynner med en grundig analyse av prosesser på tvers av den kliniske studien fra studiestart til slutt.
  • standardisering: Denne prosessen involverer implementering av tilkoblede datastandarder, og sikrer at informasjon fra ulike kilder sømløst kan integreres, analyseres og tolkes. I et økosystem for kliniske forsøk er dette trinnet avgjørende for å bekrefte at data forblir nøyaktige og konsistente gjennom hele livssyklusen til en prøve. 
  • Sentralisering: Denne prosessen etablerer en "enkelt kilde til sannhet" ved å utnytte et sentralisert datalager (CDR). Dette depotet bør være utstyrt med integrerte datasurfing og sporingsfunksjoner, som muliggjør sømløs utnyttelse av harmoniserte data av alle prøveaktører. Slik enhetlig datatilgang viser seg å være uvurderlig for ulike formål, inkludert modellering og prognoser.

Ved å etablere et solid grunnlag for AI-implementering, minimerer organisasjoner risiko og øker sjansene for vellykkede resultater ved å utnytte teknologien.  

Strømlinjeforming av dataanalyse gjennom AI og generativ AI

Ved å utnytte egenskapene til AI, optimaliserer selskaper kliniske utprøvingsprosesser ved å gi beslutningstakere validerte, nøyaktige sanntidsdata. Dette fremskynder utviklingen av legemidler, reduserer risikoen for dataavvik, øker personalets produktivitet og hever den generelle kvaliteten på datainnsamlingen.

Biopharma-organisasjoner, for eksempel, integrerer AI gjennom hele livssyklusen til sine eiendeler, noe som fører til økte suksessrater, akselererte regulatoriske godkjenninger, redusert tid for refusjon og forbedret kontantstrøm fra hele den kliniske utprøvingsprosessen. 

AI er også med på å tilrettelegge for raskere dokumentinnsending til Trial Master File – en samling dokumenter som beviser at den kliniske utprøvingen har blitt utført i henhold til regulatoriske krav. Til syvende og sist, forbedrende datakvalitet, identifisere gunstige underpopulasjoner og forutsi potensielle risikoer i kliniske studier. 

Når vi går over til den generative AI-æraen, opplever også biovitenskapsindustrien en gunstig transformasjon. Spesielt gir dette skiftet akselerert innsikt, for eksempel chat-grensesnitt, raskere løsningsutvikling gjennom nye tekniske verktøy, forbedret gjenkjenning av inkonsekvenser og en raskere prosess for dokumentredigering. Disse fremskrittene bidrar til økt effektivitet i oppgaver som opprettelse av protokoller og generering av sikkerhetsnarrativ, og markerer et positivt skritt i den generelle effekten av generativ AI på tvers av ulike kliniske utprøvingselementer.

Fremtiden for dataanalyse i kliniske studier

AIs rolle i å strømlinjeforme utviklingen av kliniske studier er å gi en rekke fordeler for alle interessenter, inkludert redusert utbrenthet, frigjort tid og ressurser, og optimaliserte prøveresultater. 

Ved å etablere et solid grunnlag for AI-distribusjon, kan denne teknologien være transformativ i generering, administrasjon og distribusjon av sikre, nøyaktige og kompatible data. Bunnlinjen: Automatisering av arbeidsflyter fra studiestart til slutt vil bidra til å fremme og akselerere utviklingen av livreddende terapier som vil være til nytte for pasienter globalt. 

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET