Раскрытие возможностей искусственного интеллекта в науках о жизни – DATAVERSITY

Отрасль медико-биологических наук ежедневно генерирует все большее количество данных. Хотя эти данные необходимы для того, чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения в отношении важнейших операций, например, при разработке клинических исследований, они также оказываются сложной и сложной задачей, наносящей значительный ущерб спонсорам и клиническим базам. В своем стремлении оптимизировать операции, повысить эффективность и оптимизировать результаты медико-биологические науки, как и многие другие отрасли, используют ИИ как преобразующую силу. Технология демонстрирует определенные преимущества при разработке клинических испытаний. Давайте рассмотрим, как спонсоры и сайты испытаний могут точно использовать современный искусственный интеллект для улучшения результатов испытаний.

Как справиться с потоком данных в клинических исследованиях

Клинические исследования, особенно на поздних стадиях, могут использовать 10 источников данных и генерировать в среднем 3.6 млн точек данных – это в три раза больше, чем сообщалось 10 лет назад. Реальность такова, что сложность продолжает препятствовать успеху клинических испытаний. Фактически, поскольку в некоторых исследованиях используется около 22 различных систем для обработки данных клинических испытаний, становится еще труднее получить доступ и распространять важные данные, включая электронные медицинские записи (EMR), а также административные и исследовательские данные.

Спонсоры, контрактные исследовательские организации (CRO) и сотрудники исследовательских центров должны управлять всей собранной информацией и иметь к ней доступ на протяжении всего исследования. Постоянный приток информации и распространение цифровых точек соприкосновения могут привести к проблемам совместимости данных, информационной перегрузке и неправильному управлению данными пациентов, которые необходимы для успеха клинических исследований.

Дополнительная задача — найти время и ресурсы для тщательного анализа всех данных. Это не только влияет на принятие обоснованных решений, но и влияет на работу персонала учреждения и результаты лечения пациентов, а также может привести к отклонениям в результатах и ​​увеличению сроков проведения клинического исследования. Именно здесь ИИ имеет огромные преимущества. Однако важно понимать, что ИИ — это не простое решение.

Организации должны сначала создать эффективные процессы, чтобы в полной мере использовать возможности ИИ. Они должны спросить себя, есть ли у них стратегия для оцифровки и автоматизации, как это повлияет на доступ к данным и их обслуживание в отношении их текущих систем, а также как поддерживать стандарты соответствия и конфиденциальности.

Основополагающие элементы для успешного развертывания ИИ

Важнейшим аспектом успеха ИИ является понимание конкретных бизнес-процессов, в которых ИИ может быть реализован. Неэффективные, разрозненные или выполняемые вручную процессы не смогут автоматически улучшиться только за счет применения ИИ. На самом деле, могут возникнуть неблагоприятные последствия. В частности, организациям следует стремиться к внедрению систем, обеспечивающих долгосрочный успех и обеспечивающих процветание ИИ, в том числе:

• Оцифровка: Этот процесс служит первым шагом на пути преобразования информации в обрабатываемые машиной данные и рабочие процессы, которые можно легко интегрировать с другими системами и технологиями. Этот сдвиг начинается с тщательного анализа процессов клинического исследования от начала до его завершения.
• Стандартизация: Этот процесс включает в себя внедрение стандартов взаимосвязанных данных, гарантирующих беспрепятственную интеграцию, анализ и интерпретацию информации из разных источников. В экосистеме клинических исследований этот шаг важен для подтверждения точности и согласованности данных на протяжении всего жизненного цикла исследования. 
• Централизация: Этот процесс создает «единый источник достоверной информации» за счет использования централизованного хранилища данных (CDR). Этот репозиторий должен быть оснащен интегрированными возможностями просмотра и отслеживания данных, что позволит беспрепятственно использовать согласованные данные всеми участниками исследования. Такой унифицированный доступ к данным оказывается неоценимым для различных целей, включая моделирование и прогнозирование.

Создавая прочную основу для внедрения ИИ, организации минимизируют риски и повышают шансы на успешные результаты с использованием этой технологии.  

Оптимизация анализа данных с помощью искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта

Используя возможности искусственного интеллекта, компании оптимизируют процессы клинических исследований, предоставляя группам, принимающим решения, проверенные и точные данные в режиме реального времени. Это ускоряет разработку лекарств, снижает риск расхождений в данных, повышает производительность труда персонала и повышает общее качество сбора данных.

Например, биофармацевтические организации интегрируют искусственный интеллект на протяжении всего жизненного цикла своих активов, что приводит к повышению показателей успеха, ускорению получения разрешений регулирующих органов, сокращению времени на возмещение расходов и улучшению денежного потока от всего процесса клинических испытаний. 

ИИ также способствует ускорению подачи документов в основной файл исследования — сборник документов, подтверждающих, что клиническое исследование было проведено в соответствии с нормативными требованиями. В конечном итоге, повышение Качество данных, выявление полезных субпопуляций и прогнозирование потенциальных рисков в клинических испытаниях. 

По мере того, как мы переходим в эпоху генеративного искусственного интеллекта, отрасль медико-биологических наук также переживает благоприятную трансформацию. Примечательно, что этот сдвиг обеспечивает ускоренное понимание, такое как интерфейсы чата, более быструю разработку решений с помощью новых инструментов проектирования, улучшенное обнаружение несоответствий и более быстрый процесс создания документов. Эти достижения способствуют повышению эффективности таких задач, как создание протоколов и повествование о безопасности, что знаменует собой положительный шаг в общем влиянии генеративного ИИ на различные элементы клинических исследований.

Будущее анализа данных в клинических исследованиях

Роль ИИ в оптимизации разработки клинических исследований заключается в предоставлении многочисленных преимуществ всем заинтересованным сторонам, включая снижение выгорания персонала, высвобождение времени и ресурсов, а также оптимизацию результатов исследований. 

Создавая прочную основу для развертывания ИИ, эта технология может радикально изменить процесс создания, управления и распространения безопасных, точных и соответствующих требованиям данных. Итог: автоматизация рабочих процессов от начала до конца исследования поможет продвинуться и ускорить разработку жизненно важных методов лечения, которые принесут пользу пациентам во всем мире. 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/