Dezlănțuirea puterii AI în științele vieții – DATAVERSITY

Industria științelor vieții generează un număr tot mai mare de puncte de date pe zi. Deși aceste date sunt esențiale pentru a ajuta organizațiile să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la operațiunile critice, cum ar fi dezvoltarea studiilor clinice, se dovedește, de asemenea, a fi o sarcină complexă și descurajantă, care afectează în mod semnificativ sponsorii și site-urile clinice. În încercarea lor de a eficientiza operațiunile, de a spori eficiența și de a optimiza rezultatele, științele vieții, la fel ca multe alte industrii, adoptă AI ca o forță transformatoare. Tehnologia arată beneficii specifice în dezvoltarea studiilor clinice. Să explorăm modul în care sponsorii și site-urile de încercare pot folosi cu acuratețe inteligența artificială modernă pentru a îmbunătăți rezultatele testelor.

Navigarea prin potop de date în studiile clinice

Studiile clinice, în special în faza avansată, pot folosi 10 surse de date și pot genera o medie de 3.6 milioane de euro puncte de date – adică de trei ori numărul raportat acum 10 ani. Realitatea este că complexitatea continuă să împiedice succesul studiilor clinice. De fapt, cu unele studii care utilizează aproximativ 22 de sisteme diferite pentru a se implica cu datele din studiile clinice, devine și mai dificil să accesezi și să distribuim date esențiale, inclusiv înregistrările medicale electronice (EMR) și datele administrative și de cercetare.

Toate informațiile colectate trebuie gestionate și accesate de sponsori, organizații de cercetare contractuală (CRO) și personalul de pe site pe parcursul unui proces. Afluxul continuu de informații și proliferarea punctelor de contact digitale pot duce la provocări de interoperabilitate a datelor, supraîncărcare de informații și gestionarea defectuoasă a datelor despre pacienți, care sunt esențiale pentru succesul studiilor clinice.

O provocare suplimentară este găsirea timpului și a resurselor pentru a analiza temeinic toate datele. Acest lucru nu afectează doar luarea deciziilor în cunoștință de cauză, ci are un impact asupra muncii personalului de la șantier și asupra rezultatelor pacientului și poate duce la abateri ale rezultatelor și la termene mai lungi pentru studiul clinic. Aici AI are beneficii extraordinare. Cu toate acestea, este esențial să recunoaștem că AI nu este o soluție plug-and-play.

Organizațiile trebuie mai întâi să stabilească procese eficiente pentru a valorifica pe deplin puterea AI. Ei trebuie să se întrebe dacă au o strategie pentru digitizare și automatizare, modul în care va avea impact asupra accesului și întreținerii datelor în raport cu sistemele lor actuale și cum să mențină standardele de conformitate și de confidențialitate.

Elemente de bază pentru o implementare de succes a AI

Un aspect critic al succesului AI este înțelegerea proceselor specifice de afaceri în care AI poate fi implementată. Procesele care sunt ineficiente, deconectate sau executate manual nu vor obține automat îmbunătățiri doar prin aplicarea AI. De fapt, pot apărea rezultate nefavorabile. Mai exact, organizațiile ar trebui să caute să implementeze sisteme care să construiască succesul pe termen lung și să permită AI să prospere, inclusiv:

• Digitalizare: Acest proces servește drept primul pas în transformarea informațiilor în date și fluxuri de lucru consumabile de mașină, care pot fi integrate fără probleme cu alte sisteme și tehnologii. Această schimbare începe cu o analiză amănunțită a proceselor din cadrul studiului clinic, de la începutul studiului până la sfârșit.
• Standardizare: Acest proces implică implementarea standardelor de date conectate, asigurându-se că informațiile din diferite surse pot fi integrate, analizate și interpretate fără probleme. Într-un ecosistem de studii clinice, acest pas este esențial pentru a confirma că datele rămân exacte și consecvente pe parcursul ciclului de viață al unui studiu. 
• Centralizare: Acest proces stabilește o „sursă unică de adevăr” prin utilizarea unui depozit de date centralizat (CDR). Acest depozit ar trebui să fie echipat cu capabilități integrate de navigare și urmărire a datelor, permițând utilizarea fără întreruperi a datelor armonizate de către toți părțile interesate din proces. Un astfel de acces unificat la date se dovedește neprețuit pentru diverse scopuri, inclusiv modelare și prognoză.

Prin stabilirea unei baze solide pentru implementarea AI, organizațiile minimizează riscurile și cresc șansele de rezultate de succes utilizând tehnologia.  

Raționalizarea analizei datelor prin AI și AI generativă

Valorificând capacitățile AI, companiile optimizează procesele de studii clinice, oferind echipelor de luare a deciziilor date validate și precise în timp real. Acest lucru accelerează dezvoltarea medicamentelor, reduce riscul discrepanțelor de date, crește productivitatea personalului și crește calitatea generală a colectării datelor.

Organizațiile biofarmaceutice, de exemplu, integrează inteligența artificială pe tot parcursul ciclului de viață al activelor lor, ceea ce duce la rate de succes crescute, aprobări de reglementare accelerate, timp redus pentru rambursare și flux de numerar îmbunătățit din întregul proces de testare clinică. 

AI este, de asemenea, esențială în facilitarea transmiterii mai rapide a documentelor către Trial Master File - o colecție de documente care demonstrează că studiul clinic a fost efectuat în conformitate cu cerințele de reglementare. În cele din urmă, îmbunătățirea calitatea datelor, identificând sub-populații benefice și prezicerea riscurilor potențiale în studiile clinice. 

Pe măsură ce trecem la era AI generativă, industria științelor vieții se confruntă și cu o transformare favorabilă. În special, această schimbare aduce perspective accelerate, cum ar fi interfețele de chat, dezvoltarea mai rapidă a soluțiilor prin noi instrumente de inginerie, detectarea îmbunătățită a inconsecvențelor și un proces mai rapid de creare a documentelor. Aceste progrese contribuie la creșterea eficienței în sarcini precum crearea de protocol și generarea de narațiuni privind siguranța, marcând un pas pozitiv în impactul general al IA generativă asupra diferitelor elemente ale studiilor clinice.

Viitorul analizei datelor în studiile clinice

Rolul AI în eficientizarea dezvoltării studiilor clinice este de a oferi numeroase beneficii pentru toate părțile interesate, inclusiv reducerea epuizării personalului, eliberarea de timp și resurse și rezultate optimizate ale studiilor. 

Prin stabilirea unei baze solide pentru implementarea AI, această tehnologie poate fi transformatoare în generarea, gestionarea și distribuirea datelor sigure, precise și conforme. Concluzie: automatizarea fluxurilor de lucru de la începutul până la sfârșitul studiului va ajuta la avansarea și accelerarea dezvoltării unor terapii care salvează vieți care vor beneficia pacienții la nivel global. 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/