Sprostitev moči umetne inteligence v znanostih o življenju – DATAVERSITY

Industrija znanosti o življenju ustvarja vedno več podatkovnih točk na dan. Medtem ko so ti podatki bistveni za pomoč organizacijam pri sprejemanju odločitev na podlagi vpogleda o kritičnih operacijah, na primer pri razvoju kliničnih preskušanj, se je izkazalo tudi za zapleteno in zastrašujočo nalogo, ki močno bremeni sponzorje in klinična mesta. V svojem prizadevanju za racionalizacijo operacij, izboljšanje učinkovitosti in optimizacijo rezultatov, znanosti o življenju, tako kot mnoge druge industrije, sprejemajo AI kot transformativno silo. Tehnologija kaže posebne prednosti pri razvoju kliničnih preskušanj. Raziščimo, kako lahko sponzorji preskušanj in spletna mesta natančno izkoristijo sodobno umetno inteligenco za izboljšanje rezultatov preskušanj.

Krmarjenje po poplavi podatkov v kliničnih preskušanjih

Klinična preskušanja, zlasti v pozni fazi, lahko izkoristijo 10 virov podatkov in ustvarijo povprečje 3.6 milijonov podatkovnih točk – to je trikrat več, kot je bilo sporočeno pred 10 leti. Dejstvo je, da kompleksnost še naprej ovira uspeh kliničnih preskušanj. Dejansko je z nekaterimi študijami, ki uporabljajo približno 22 različnih sistemov za obdelavo podatkov iz kliničnih preskušanj, še težje dostopati in distribuirati bistvene podatke, vključno z elektronskimi zdravstvenimi zapisi (EMR) ter administrativnimi in raziskovalnimi podatki.

Vse zbrane informacije morajo upravljati in imeti dostop do njih sponzorji, pogodbene raziskovalne organizacije (CRO) in osebje lokacije med potekom preskušanja. Neprekinjen dotok informacij in širjenje digitalnih stičnih točk lahko privede do izzivov interoperabilnosti podatkov, preobremenjenosti z informacijami in napačnega upravljanja podatkov o bolnikih, ki so bistveni za uspeh kliničnih preskušanj.

Dodaten izziv je najti čas in vire za temeljito analizo vseh podatkov. To ne vpliva le na informirano odločanje, ampak vpliva na delo osebja na lokaciji in rezultate pacientov ter lahko privede do odstopanj v rezultatih in daljših rokov za klinično preskušanje. Tu ima umetna inteligenca izjemne prednosti. Vendar je ključno vedeti, da AI ni rešitev plug-and-play.

Organizacije morajo najprej vzpostaviti učinkovite procese, da v celoti izkoristijo moč umetne inteligence. Vprašati se morajo, ali imajo Strategija za digitalizacijo in avtomatizacijo, kako bo to vplivalo na dostop do podatkov in vzdrževanje v povezavi z njihovimi trenutnimi sistemi ter kako ohraniti skladnost in standarde zasebnosti.

Temeljni elementi za uspešno uvedbo umetne inteligence

Kritičen vidik uspeha umetne inteligence je razumevanje specifičnih poslovnih procesov, v katere je mogoče implementirati umetno inteligenco. Procesi, ki so neučinkoviti, nepovezani ali se izvajajo ročno, ne bodo samodejno dosegli izboljšav samo z uporabo umetne inteligence. Pravzaprav lahko pride do neugodnih rezultatov. Natančneje, organizacije bi si morale prizadevati za implementacijo sistemov, ki gradijo dolgoročni uspeh in omogočajo AI, da uspeva, vključno z:

• Digitalizacija: Ta proces služi kot prvi korak pri preoblikovanju informacij v strojno porabljive podatke in poteke dela, ki jih je mogoče neopazno integrirati z drugimi sistemi in tehnologijami. Ta premik se začne s temeljito analizo procesov v kliničnem preskušanju od začetka do konca študije.
• Standardizacija: Ta proces vključuje implementacijo povezanih podatkovnih standardov, ki zagotavljajo, da je mogoče informacije iz različnih virov nemoteno integrirati, analizirati in interpretirati. V ekosistemu kliničnega preskušanja je ta korak bistvenega pomena za potrditev, da podatki ostajajo natančni in dosledni v celotnem življenjskem ciklu preskušanja. 
• Centralizacija: Ta postopek vzpostavlja "en sam vir resnice" z uporabo centraliziranega podatkovnega repozitorija (CDR). To skladišče bi moralo biti opremljeno z integriranimi zmožnostmi brskanja po podatkih in sledenja, kar bi omogočilo brezhibno uporabo usklajenih podatkov s strani vseh zainteresiranih strani preskušanja. Tak poenoten dostop do podatkov se izkaže za neprecenljivega za različne namene, vključno z modeliranjem in napovedovanjem.

Z vzpostavitvijo trdnih temeljev za implementacijo umetne inteligence organizacije zmanjšajo tveganja in povečajo možnosti za uspešne rezultate z uporabo tehnologije.  

Racionalizacija analize podatkov z umetno inteligenco in generativno umetno inteligenco

Z izkoriščanjem zmogljivosti umetne inteligence podjetja optimizirajo postopke kliničnih preskušanj tako, da ekipam za odločanje zagotavljajo potrjene in natančne podatke v realnem času. To pospeši razvoj zdravil, zmanjša tveganje neskladij podatkov, poveča produktivnost osebja in dvigne splošno kakovost zbiranja podatkov.

Organizacije Biopharma na primer integrirajo umetno inteligenco skozi celoten življenjski cikel svojih sredstev, kar vodi do višjih stopenj uspešnosti, pospešenih regulativnih odobritev, krajšega časa za povračilo stroškov in izboljšanega denarnega toka iz celotnega procesa kliničnega preskušanja. 

Umetna inteligenca je tudi ključna pri omogočanju hitrejše predložitve dokumentov v Trial Master File – zbirko dokumentov, ki dokazujejo, da je bilo klinično preskušanje izvedeno v skladu z regulativnimi zahtevami. Konec koncev, izboljšanje kakovosti podatkov, prepoznavanje koristnih podpopulacij in napovedovanje možnih tveganj v kliničnih preskušanjih. 

Ko prehajamo v dobo generativne umetne inteligence, tudi industrija znanosti o življenju doživlja ugodno preobrazbo. Predvsem ta premik prinaša pospešene vpoglede, kot so vmesniki za klepet, hitrejši razvoj rešitev z novimi inženirskimi orodji, izboljšano odkrivanje nedoslednosti in hitrejši postopek avtorstva dokumentov. Ti napredki prispevajo k povečani učinkovitosti pri nalogah, kot je ustvarjanje protokola in ustvarjanje pripovedi o varnosti, kar označuje pozitiven korak v splošnem vplivu generativne umetne inteligence v različnih elementih kliničnega preskušanja.

Prihodnost analize podatkov v kliničnih preskušanjih

Vloga umetne inteligence pri racionalizaciji razvoja kliničnih preskušanj je zagotoviti številne koristi za vse zainteresirane strani, vključno z zmanjšano izgorelostjo osebja, sproščenim časom in viri ter optimiziranimi rezultati preskušanj. 

Z vzpostavitvijo trdnih temeljev za uvedbo umetne inteligence je lahko ta tehnologija transformativna pri ustvarjanju, upravljanju in distribuciji varnih, točnih in skladnih podatkov. Bistvo: avtomatizacija delovnih tokov od začetka do konca študije bo pripomogla k napredku in pospešitvi razvoja terapevtskih rešitev, ki rešujejo življenja, kar bo koristilo bolnikom po vsem svetu. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/