Uwalnianie mocy sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych – DATAVERSITY

Branża nauk przyrodniczych generuje dziennie coraz większą liczbę punktów danych. Chociaż dane te są niezbędne, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu opartych na wglądzie decyzji dotyczących kluczowych operacji, takich jak opracowywanie badań klinicznych, okazują się one również złożonym i zniechęcającym zadaniem, powodując znaczne straty po stronie sponsorów i ośrodków klinicznych. Dążąc do usprawnienia operacji, zwiększenia wydajności i optymalizacji wyników, nauki przyrodnicze, podobnie jak wiele innych branż, wykorzystują sztuczną inteligencję jako siłę transformacyjną. Technologia ta wykazuje konkretne korzyści w rozwoju badań klinicznych. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób sponsorzy i witryny badań mogą dokładnie wykorzystać nowoczesną sztuczną inteligencję do poprawy wyników badań.

Poruszanie się po zalewie danych w badaniach klinicznych

Badania kliniczne, zwłaszcza na późnym etapie, mogą wykorzystywać 10 źródeł danych i generować średnio 3.6 milionów punktów danych – czyli trzykrotność liczby zgłaszanej 10 lat temu. Rzeczywistość jest taka, że ​​złożoność w dalszym ciągu utrudnia powodzenie badań klinicznych. W rzeczywistości w przypadku niektórych badań, w których wykorzystuje się około 22 różne systemy do przetwarzania danych z badań klinicznych, dostęp do kluczowych danych, w tym elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) oraz danych administracyjnych i badawczych, staje się jeszcze trudniejszy.

Sponsorzy, organizacje zajmujące się badaniami na zlecenie (CRO) i personel ośrodka muszą zarządzać wszystkimi zebranymi informacjami i mieć do nich dostęp przez cały czas trwania badania. Ciągły napływ informacji i rozprzestrzenianie się cyfrowych punktów kontaktowych może prowadzić do wyzwań w zakresie interoperacyjności danych, przeciążenia informacjami i złego zarządzania danymi pacjentów, które są niezbędne dla powodzenia badań klinicznych.

Dodatkowym wyzwaniem jest znalezienie czasu i zasobów na dokładną analizę wszystkich danych. Ma to wpływ nie tylko na podejmowanie świadomych decyzji, ale także na pracę personelu ośrodka i wyniki pacjentów, a także może prowadzić do odchyleń w wynikach i wydłużenia harmonogramu badania klinicznego. W tym przypadku sztuczna inteligencja przynosi ogromne korzyści. Należy jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem typu plug-and-play.

Organizacje muszą najpierw ustanowić wydajne procesy, aby w pełni wykorzystać moc sztucznej inteligencji. Muszą zadać sobie pytanie, czy mają strategia dla cyfryzacji i automatyzacji, jaki będzie to miało wpływ na dostęp do danych i konserwację w odniesieniu do ich obecnych systemów oraz jak zachować standardy zgodności i prywatności.

Podstawowe elementy pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji

Krytycznym aspektem sukcesu sztucznej inteligencji jest zrozumienie konkretnych procesów biznesowych, w których można wdrożyć sztuczną inteligencję. Procesy, które są nieefektywne, niepołączone lub wykonywane ręcznie, nie przyniosą automatycznie ulepszeń po prostu poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji. W rzeczywistości mogą wystąpić niekorzystne skutki. W szczególności organizacje powinny dążyć do wdrożenia systemów, które zapewnią długotrwały sukces i umożliwią rozwój sztucznej inteligencji, w tym:

• Digitalizacja: Proces ten stanowi pierwszy krok w przekształcaniu informacji w dane nadające się do wykorzystania maszynowego oraz w przepływy pracy, które można bezproblemowo zintegrować z innymi systemami i technologiami. Ta zmiana zaczyna się od dokładnej analizy procesów w całym badaniu klinicznym, od jego rozpoczęcia do zakończenia.
• Normalizacja: Proces ten obejmuje wdrożenie połączonych standardów danych, zapewniających płynną integrację, analizę i interpretację informacji z różnych źródeł. W ekosystemie badań klinicznych ten krok jest niezbędny, aby potwierdzić, że dane pozostają dokładne i spójne przez cały cykl życia badania. 
• Centralizacja: Proces ten ustanawia „pojedyncze źródło prawdy” poprzez wykorzystanie scentralizowanego repozytorium danych (CDR). Repozytorium to powinno być wyposażone w zintegrowane funkcje przeglądania i śledzenia danych, umożliwiające bezproblemowe wykorzystanie zharmonizowanych danych przez wszystkie zainteresowane strony uczestniczące w badaniu. Taki ujednolicony dostęp do danych okazuje się nieoceniony do różnorodnych celów, w tym do modelowania i prognozowania.

Tworząc solidne podstawy do wdrożenia sztucznej inteligencji, organizacje minimalizują ryzyko i zwiększają szanse na pomyślne wyniki dzięki wykorzystaniu technologii.  

Usprawnienie analizy danych dzięki sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji

Wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji, firmy optymalizują procesy badań klinicznych, dostarczając zespołom decyzyjnym zweryfikowane, dokładne dane w czasie rzeczywistym. Przyspiesza to opracowywanie leków, zmniejsza ryzyko rozbieżności w danych, zwiększa produktywność personelu i podnosi ogólną jakość gromadzenia danych.

Na przykład organizacje Biopharma integrują sztuczną inteligencję na każdym etapie życia swoich aktywów, co prowadzi do zwiększenia wskaźników powodzenia, przyspieszenia uzyskiwania zezwoleń organów regulacyjnych, skrócenia czasu zwrotu kosztów i poprawy przepływu środków pieniężnych z całego procesu badań klinicznych. 

Sztuczna inteligencja odgrywa także kluczową rolę w ułatwianiu szybszego przesyłania dokumentów do Master File badania – zbioru dokumentów potwierdzających, że badanie kliniczne zostało przeprowadzone zgodnie z wymogami regulacyjnymi. Ostatecznie wzmocnienie jakość danych, identyfikowanie korzystnych subpopulacji i przewidywanie potencjalnych zagrożeń w badaniach klinicznych. 

Wkraczając w erę generatywnej sztucznej inteligencji, branża nauk przyrodniczych również przechodzi korzystną transformację. Warto zauważyć, że ta zmiana zapewnia przyspieszony wgląd w dane, takie jak interfejsy czatu, szybsze opracowywanie rozwiązań dzięki nowym narzędziom inżynierskim, ulepszone wykrywanie niespójności i szybszy proces tworzenia dokumentów. Udoskonalenia te przyczyniają się do zwiększonej wydajności w zadaniach takich jak tworzenie protokołów i generowanie narracji o bezpieczeństwie, co stanowi pozytywny postęp w ogólnym wpływie generatywnej sztucznej inteligencji na różne elementy badań klinicznych.

Przyszłość analizy danych w badaniach klinicznych

Rola sztucznej inteligencji w usprawnianiu opracowywania badań klinicznych polega na zapewnieniu wielu korzyści wszystkim zainteresowanym stronom, w tym zmniejszeniu wypalenia personelu, uwolnieniu czasu i zasobów oraz optymalizacji wyników badań. 

Tworząc solidne podstawy do wdrożenia sztucznej inteligencji, technologia ta może mieć przełomowy wpływ na generowanie, zarządzanie i dystrybucję bezpiecznych, dokładnych i zgodnych danych. Konkluzja: Automatyzacja procesów od początku do końca badania pomoże w postępie i przyspieszeniu rozwoju terapii ratujących życie, z których skorzystają pacjenci na całym świecie. 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/