Liberando o poder da IA ​​nas ciências biológicas – DATAVERSITY

A indústria das ciências biológicas está gerando um número crescente de pontos de dados por dia. Embora estes dados sejam essenciais para ajudar as organizações a tomar decisões informadas sobre operações críticas, como no desenvolvimento de ensaios clínicos, também se revelam uma tarefa complexa e assustadora, que tem um impacto significativo nos patrocinadores e nas instalações clínicas. Na sua busca para agilizar as operações, aumentar a eficiência e otimizar os resultados, as ciências da vida, como muitas outras indústrias, estão a adotar a IA como uma força transformadora. A tecnologia está mostrando benefícios específicos no desenvolvimento de ensaios clínicos. Vamos explorar como os patrocinadores e locais dos testes podem aproveitar com precisão a IA moderna para melhorar os resultados dos testes.

Navegando no dilúvio de dados em ensaios clínicos

Os ensaios clínicos, especialmente os de fase final, podem aproveitar 10 fontes de dados e gerar uma média de 3.6 milhões pontos de dados – isto é três vezes o número relatado há 10 anos. A realidade é que a complexidade continua a dificultar o sucesso dos ensaios clínicos. Na verdade, com alguns estudos que utilizam cerca de 22 sistemas diferentes para interagir com dados de ensaios clínicos, torna-se ainda mais difícil aceder e distribuir dados essenciais, incluindo registos médicos eletrónicos (EMR) e dados administrativos e de investigação.

Todas as informações coletadas devem ser gerenciadas e acessadas por patrocinadores, organizações de pesquisa contratadas (CROs) e funcionários do local ao longo de um estudo. O fluxo contínuo de informações e a proliferação de pontos de contato digitais podem levar a desafios de interoperabilidade de dados, sobrecarga de informações e má gestão de dados de pacientes, que são essenciais para o sucesso dos ensaios clínicos.

Um desafio adicional é encontrar tempo e recursos para analisar minuciosamente todos os dados. Isto não afeta apenas a tomada de decisões informadas, mas também afeta o trabalho da equipe do centro e os resultados dos pacientes, e pode levar a desvios nos resultados e a prazos mais longos para o ensaio clínico. É aqui que a IA traz enormes benefícios. No entanto, é crucial reconhecer que a IA não é uma solução plug-and-play.

As organizações devem primeiro estabelecer processos eficientes para aproveitar plenamente o poder da IA. Eles devem se perguntar se têm uma estratégia para digitalização e automação, como isso afetará o acesso e a manutenção de dados em relação aos seus sistemas atuais e como manter os padrões de conformidade e privacidade.

Elementos fundamentais para uma implantação de IA bem-sucedida

Um aspecto crítico do sucesso da IA ​​é compreender os processos de negócios específicos onde a IA pode ser implementada. Processos ineficientes, desconectados ou executados manualmente não alcançarão melhorias automaticamente apenas com a aplicação de IA. Na verdade, podem surgir resultados desfavoráveis. Especificamente, as organizações devem procurar implementar sistemas que construam o sucesso a longo prazo e permitam que a IA prospere, incluindo:

• Digitalização: Este processo serve como o primeiro passo na transformação de informações em dados e fluxos de trabalho consumíveis por máquinas que podem ser perfeitamente integrados com outros sistemas e tecnologias. Essa mudança começa com uma análise completa dos processos do ensaio clínico, do início ao fim do estudo.
• Estandardização: Este processo envolve a implementação de padrões de dados conectados, garantindo que as informações de diferentes fontes possam ser perfeitamente integradas, analisadas e interpretadas. Num ecossistema de ensaios clínicos, este passo é essencial para confirmar que os dados permanecem precisos e consistentes ao longo do ciclo de vida de um ensaio. 
• Centralização: Este processo estabelece uma “fonte única de verdade”, aproveitando um repositório centralizado de dados (CDR). Este repositório deve estar equipado com capacidades integradas de navegação e rastreamento de dados, permitindo a utilização contínua de dados harmonizados por todas as partes interessadas no ensaio. Esse acesso unificado aos dados é inestimável para diversos fins, incluindo modelagem e previsão.

Ao estabelecer uma base sólida para a implementação de IA, as organizações minimizam os riscos e aumentam as chances de resultados bem-sucedidos aproveitando a tecnologia.  

Simplificando a análise de dados por meio de IA e IA generativa

Aproveitando os recursos da IA, as empresas estão otimizando os processos de ensaios clínicos, fornecendo às equipes de tomada de decisão dados validados, precisos e em tempo real. Isto acelera o desenvolvimento de medicamentos, reduz o risco de discrepâncias de dados, aumenta a produtividade do pessoal e eleva a qualidade geral da recolha de dados.

As organizações biofarmacêuticas, por exemplo, estão a integrar a IA ao longo de todo o ciclo de vida dos seus ativos, conduzindo a taxas de sucesso mais elevadas, aprovações regulamentares aceleradas, tempo reduzido para reembolso e melhor fluxo de caixa de todo o processo de ensaio clínico. 

A IA também é fundamental para facilitar o envio mais rápido de documentos para o Trial Master File – uma coleção de documentos que comprovam que o ensaio clínico foi conduzido de acordo com os requisitos regulamentares. Em última análise, melhorar qualidade de dados, identificando subpopulações benéficas e prevendo riscos potenciais em ensaios clínicos. 

À medida que transitamos para a era da IA ​​generativa, a indústria das ciências da vida também está a passar por uma transformação favorável. Notavelmente, esta mudança traz insights acelerados, como interfaces de chat, desenvolvimento mais rápido de soluções através de novas ferramentas de engenharia, detecção aprimorada de inconsistências e um processo mais rápido de criação de documentos. Esses avanços contribuem para aumentar a eficiência em tarefas como criação de protocolos e geração de narrativas de segurança, marcando um avanço positivo no impacto geral da IA ​​generativa em vários elementos de ensaios clínicos.

O futuro da análise de dados em ensaios clínicos

O papel da IA ​​na simplificação do desenvolvimento de ensaios clínicos é fornecer inúmeros benefícios a todas as partes interessadas, incluindo redução do desgaste da equipe, liberação de tempo e recursos e resultados otimizados dos ensaios. 

Ao estabelecer uma base sólida para a implantação de IA, esta tecnologia pode ser transformadora na geração, gestão e distribuição de dados seguros, precisos e compatíveis. Conclusão: A automação dos fluxos de trabalho do início ao fim do estudo ajudará a avançar e acelerar o desenvolvimento de terapêuticas que salvam vidas e que beneficiarão pacientes em todo o mundo. 

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