Släpp lös kraften hos AI i livsvetenskaper - DATAVERSITET

Släpp lös kraften hos AI inom biovetenskap – DATAVERSITET

Tidsstämpel: 11 januari 2024 3:25
Källnod: 3055927

Life science-industrin genererar ett ökande antal datapunkter om dagen. Även om dessa data är väsentliga för att hjälpa organisationer att fatta insiktsbaserade beslut om kritiska operationer, till exempel vid utveckling av kliniska prövningar, har det också visat sig vara en komplex och skrämmande uppgift, som tar en betydande vägtull på sponsorer och kliniska platser. I sin strävan att effektivisera verksamheten, förbättra effektiviteten och optimera resultat, anammar life sciences, liksom många andra industrier, AI som en transformerande kraft. Tekniken visar specifika fördelar i utvecklingen av kliniska prövningar. Låt oss utforska hur sponsorer och webbplatser för tester kan utnyttja modern AI exakt för att förbättra testresultaten.

Navigera i datafloden i kliniska prövningar

Kliniska prövningar, särskilt sent skede, kan utnyttja 10 datakällor och generera ett genomsnitt på 3.6 miljoner datapunkter – det är tre gånger så många som rapporterades för 10 år sedan. Verkligheten är att komplexiteten fortsätter att hindra framgången för kliniska prövningar. Faktum är att med vissa studier som använder omkring 22 olika system för att engagera sig i data från kliniska prövningar, blir det ännu svårare att få tillgång till och distribuera viktig data inklusive elektroniska medicinska journaler (EMR) och administrativa och forskningsdata.

All information som samlas in måste hanteras och nås av sponsorer, kontraktsforskningsorganisationer (CRO) och platspersonal under hela försöket. Det kontinuerliga inflödet av information och spridningen av digitala kontaktpunkter kan leda till datainteroperabilitetsutmaningar, informationsöverbelastning och misskötsel av patientdata som är avgörande för framgången med kliniska prövningar.

En extra utmaning är att hitta tid och resurser för att noggrant analysera all data. Detta påverkar inte bara informerat beslutsfattande utan påverkar platspersonalens arbete och patientresultaten, och kan leda till avvikelser i resultaten och längre tidslinjer för den kliniska prövningen. Det är här AI har enorma fördelar. Det är dock viktigt att inse att AI inte är en plug-and-play-lösning.

Organisationer måste först etablera effektiva processer för att fullt ut utnyttja kraften i AI. De måste fråga sig om de har en strategi för digitalisering och automatisering, hur det kommer att påverka dataåtkomst och underhåll i förhållande till deras nuvarande system, och hur man upprätthåller efterlevnads- och integritetsstandarder.

Grundläggande element för framgångsrik AI-distribution

En kritisk aspekt av framgången för AI är att förstå de specifika affärsprocesserna där AI kan implementeras. Processer som är ineffektiva, frånkopplade eller manuellt körda kommer inte automatiskt att uppnå förbättringar bara genom att tillämpa AI. I själva verket kan ogynnsamma resultat uppstå. Specifikt bör organisationer se till att implementera system som skapar långsiktig framgång och gör det möjligt för AI att blomstra, inklusive:

  • Digitalisering: Denna process fungerar som det första steget i att omvandla information till maskinförbrukningsbar data och arbetsflöden som sömlöst kan integreras med andra system och teknologier. Denna förändring börjar med en grundlig analys av processer över hela den kliniska prövningen från studiestart till slut.
  • Standardisering: Denna process involverar implementering av anslutna datastandarder, vilket säkerställer att information från olika källor sömlöst kan integreras, analyseras och tolkas. I ett ekosystem för kliniska prövningar är detta steg väsentligt för att bekräfta att data förblir korrekta och konsekventa under hela prövningens livscykel. 
  • centralisering: Denna process etablerar en "enda källa till sanning" genom att utnyttja ett centraliserat datalager (CDR). Detta förråd bör vara utrustat med integrerade databläddrings- och spårningsfunktioner, vilket möjliggör sömlöst utnyttjande av harmoniserad data av alla försöksaktörer. Sådan enhetlig dataåtkomst visar sig vara ovärderlig för olika ändamål, inklusive modellering och prognoser.

Genom att skapa en solid grund för AI-implementering, minimerar organisationer risker och ökar chanserna till framgångsrika resultat genom att utnyttja tekniken.  

Effektivisera dataanalys genom AI och generativ AI

Genom att utnyttja AI:s kapacitet optimerar företag processer för kliniska prövningar genom att förse beslutsfattande team med validerad, korrekt realtidsdata. Detta påskyndar läkemedelsutvecklingen, minskar risken för dataavvikelser, förbättrar personalens produktivitet och höjer den övergripande kvaliteten på datainsamlingen.

Biopharma-organisationer, till exempel, integrerar AI under hela livscykeln för sina tillgångar, vilket leder till ökade framgångsgrader, snabbare regulatoriska godkännanden, minskad tid för återbetalning och förbättrat kassaflöde från hela den kliniska prövningsprocessen. 

AI är också avgörande för att underlätta snabbare inlämning av dokument till Trial Master File – en samling dokument som bevisar att den kliniska prövningen har genomförts i enlighet med regulatoriska krav. I slutändan förbättras Datakvalitet, identifiera fördelaktiga subpopulationer och förutsäga potentiella risker i kliniska prövningar. 

När vi övergår till den generativa AI-eran, upplever även life science-industrin en gynnsam förändring. Detta skifte ger framför allt snabbare insikter, såsom chattgränssnitt, snabbare lösningsutveckling genom nya tekniska verktyg, förbättrad upptäckt av inkonsekvenser och en snabbare process för dokumentförfattande. Dessa framsteg bidrar till ökad effektivitet i uppgifter som skapande av protokoll och generering av säkerhetsberättelser, vilket markerar ett positivt steg i den övergripande effekten av generativ AI över olika element i kliniska prövningar.

Framtiden för dataanalys i kliniska prövningar

AI:s roll i att effektivisera utvecklingen av kliniska prövningar är att ge många fördelar för alla intressenter, inklusive minskad personalutbrändhet, frigjord tid och resurser och optimerade prövningsresultat. 

Genom att skapa en solid grund för AI-distribution kan den här tekniken vara transformativ när det gäller generering, hantering och distribution av säkra, korrekta och kompatibla data. Sammanfattning: Automatiseringen av arbetsflöden från studiestart till slut kommer att bidra till att främja och påskynda utvecklingen av livräddande terapier som kommer att gynna patienter globalt. 

Tidsstämpel:

Mer från DATAVERSITET