ปลดปล่อยพลังของ AI ในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ – DATAVERSITY

อุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ชีวภาพกำลังสร้างจุดข้อมูลเพิ่มมากขึ้นในแต่ละวัน แม้ว่าข้อมูลนี้จำเป็นต่อการช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานที่สำคัญ เช่น ในการพัฒนาการทดลองทางคลินิก แต่ก็พิสูจน์แล้วว่าเป็นงานที่ซับซ้อนและน่ากังวล โดยส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผู้สนับสนุนและไซต์ทางคลินิก ในการแสวงหาความคล่องตัวในการดำเนินงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ วิทยาศาสตร์ชีวภาพก็เหมือนกับอุตสาหกรรมอื่นๆ มากมายที่นำ AI มาเป็นพลังในการเปลี่ยนแปลง เทคโนโลยีนี้แสดงให้เห็นประโยชน์เฉพาะในการพัฒนาการทดลองทางคลินิก มาสำรวจว่าผู้สนับสนุนการทดลองใช้และไซต์ต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ที่ทันสมัยเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์การทดลองใช้ได้อย่างแม่นยำได้อย่างไร

การนำทางน้ำท่วมข้อมูลในการทดลองทางคลินิก

การทดลองทางคลินิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระยะหลัง สามารถใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูล 10 แห่ง และสร้างค่าเฉลี่ยได้ 3.6 ล้าน จุดข้อมูล - นั่นคือสามเท่าของจำนวนที่รายงานเมื่อ 10 ปีที่แล้ว ความจริงก็คือความซับซ้อนยังคงเป็นอุปสรรคต่อความสำเร็จของการทดลองทางคลินิก ในความเป็นจริง การศึกษาบางชิ้นใช้ระบบที่แตกต่างกันประมาณ 22 ระบบเพื่อมีส่วนร่วมกับข้อมูลการทดลองทางคลินิก การเข้าถึงและแจกจ่ายข้อมูลสำคัญรวมถึงเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR) และข้อมูลการบริหารและการวิจัยทำได้ยากยิ่งขึ้น

ข้อมูลทั้งหมดที่เก็บรวบรวมจะต้องได้รับการจัดการและเข้าถึงโดยผู้สนับสนุน องค์กรวิจัยตามสัญญา (CRO) และเจ้าหน้าที่ประจำสถานที่ตลอดระยะเวลาการทดลอง การไหลเข้าของข้อมูลอย่างต่อเนื่องและการแพร่กระจายของจุดสัมผัสดิจิทัลสามารถนำไปสู่ความท้าทายในการทำงานร่วมกันของข้อมูล ข้อมูลล้นเกิน และการจัดการข้อมูลผู้ป่วยที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งจำเป็นต่อความสำเร็จของการทดลองทางคลินิก

ความท้าทายเพิ่มเติมคือการหาเวลาและทรัพยากรเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดอย่างละเอียด สิ่งนี้ไม่เพียงส่งผลต่อการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลประกอบ แต่ยังส่งผลต่องานของเจ้าหน้าที่ในสถานที่และผลลัพธ์ของผู้ป่วย และอาจนำไปสู่การเบี่ยงเบนในผลลัพธ์และระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับการทดลองทางคลินิก นี่คือจุดที่ AI ได้รับประโยชน์มากมาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า AI ไม่ใช่โซลูชันแบบปลั๊กแอนด์เพลย์

องค์กรจะต้องสร้างกระบวนการที่มีประสิทธิภาพเพื่อควบคุมพลังของ AI ได้อย่างเต็มที่ พวกเขาต้องถามตัวเองว่าพวกเขามี กลยุทธ์ สำหรับการแปลงเป็นดิจิทัลและระบบอัตโนมัติ จะส่งผลต่อการเข้าถึงและการบำรุงรักษาข้อมูลที่สัมพันธ์กับระบบปัจจุบันอย่างไร และวิธีการรักษามาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความเป็นส่วนตัว

องค์ประกอบพื้นฐานสำหรับการปรับใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จ

สิ่งสำคัญของความสำเร็จของ AI คือการทำความเข้าใจกระบวนการทางธุรกิจเฉพาะที่ AI สามารถนำไปใช้ได้ กระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพ ขาดการเชื่อมต่อ หรือดำเนินการด้วยตนเองจะไม่ได้รับการปรับปรุงโดยอัตโนมัติเพียงแค่ใช้ AI ในความเป็นจริงผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์อาจเกิดขึ้นได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง องค์กรควรมองหาการใช้ระบบที่สร้างความสำเร็จในระยะยาวและทำให้ AI เจริญเติบโตได้ ซึ่งรวมถึง:

• การแปลงเป็นดิจิทัล: กระบวนการนี้ทำหน้าที่เป็นขั้นตอนแรกในการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลสิ้นเปลืองของเครื่องจักรและเวิร์กโฟลว์ที่สามารถบูรณาการเข้ากับระบบและเทคโนโลยีอื่นๆ ได้อย่างราบรื่น การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์กระบวนการทั่วทั้งการทดลองทางคลินิกอย่างละเอียดตั้งแต่เริ่มต้นการศึกษาจนจบ
• มาตรฐาน: กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้มาตรฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อกัน เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ สามารถบูรณาการ วิเคราะห์ และตีความได้อย่างราบรื่น ในระบบนิเวศของการทดลองทางคลินิก ขั้นตอนนี้มีความสำคัญในการยืนยันว่าข้อมูลยังคงถูกต้องและสม่ำเสมอตลอดวงจรชีวิตของการทดลอง 
• รวบอำนาจ: กระบวนการนี้สร้าง "แหล่งความจริงแห่งเดียว" โดยใช้ประโยชน์จากพื้นที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ (CDR) พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ควรมาพร้อมกับความสามารถในการเรียกดูและติดตามข้อมูลแบบบูรณาการ ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการทดลองทั้งหมดใช้ข้อมูลที่สอดประสานกันได้อย่างราบรื่น การเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์ดังกล่าวพิสูจน์ได้ว่ามีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย รวมถึงการสร้างแบบจำลองและการคาดการณ์

ด้วยการสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการนำ AI ไปใช้ องค์กรต่างๆ จึงลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสของผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จจากการใช้เทคโนโลยี  

เพิ่มความคล่องตัวในการวิเคราะห์ข้อมูลผ่าน AI และ Generative AI

ด้วยการควบคุมความสามารถของ AI บริษัทต่างๆ กำลังปรับกระบวนการทดลองทางคลินิกให้เหมาะสมโดยการจัดหาข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่แม่นยำและถูกต้องแก่ทีมตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยเร่งการพัฒนายา ลดความเสี่ยงของความคลาดเคลื่อนของข้อมูล เพิ่มผลผลิตของพนักงาน และยกระดับคุณภาพโดยรวมของการรวบรวมข้อมูล

ตัวอย่างเช่น องค์กร Biopharma กำลังบูรณาการ AI ตลอดวงจรชีวิตของสินทรัพย์ ซึ่งนำไปสู่อัตราความสำเร็จที่สูงขึ้น การอนุมัติตามกฎระเบียบที่รวดเร็วขึ้น ลดเวลาในการคืนเงิน และปรับปรุงกระแสเงินสดจากกระบวนการทดลองทางคลินิกทั้งหมด 

นอกจากนี้ AI ยังเป็นเครื่องมือในการอำนวยความสะดวกในการส่งเอกสารไปยัง Trial Master File ได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นชุดเอกสารที่พิสูจน์ว่าการทดลองทางคลินิกได้ดำเนินการตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ ท้ายที่สุดแล้วการเพิ่มประสิทธิภาพ คุณภาพของข้อมูลระบุประชากรย่อยที่เป็นประโยชน์และคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการทดลองทางคลินิก 

เมื่อเราเปลี่ยนเข้าสู่ยุคเจเนอเรทีฟ AI อุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ชีวภาพก็กำลังประสบกับการเปลี่ยนแปลงที่ดีเช่นกัน การเปลี่ยนแปลงนี้นำมาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น เช่น อินเทอร์เฟซการแชท การพัฒนาโซลูชันที่รวดเร็วยิ่งขึ้นผ่านเครื่องมือทางวิศวกรรมใหม่ การตรวจจับความไม่สอดคล้องที่ได้รับการปรับปรุง และกระบวนการสร้างเอกสารที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ความก้าวหน้าเหล่านี้มีส่วนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานต่างๆ เช่น การสร้างโปรโตคอลและการสร้างการเล่าเรื่องด้านความปลอดภัย ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าเชิงบวกในผลกระทบโดยรวมของ generative AI ในองค์ประกอบการทดลองทางคลินิกต่างๆ

อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลในการทดลองทางคลินิก

บทบาทของ AI ในการปรับปรุงการพัฒนาการทดลองทางคลินิกคือการมอบผลประโยชน์มากมายให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด รวมถึงการลดความเหนื่อยหน่ายของพนักงาน ลดเวลาและทรัพยากร และผลลัพธ์ของการทดลองที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม 

ด้วยการสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการปรับใช้ AI เทคโนโลยีนี้สามารถเปลี่ยนแปลงในการสร้าง การจัดการ และการกระจายข้อมูลที่ปลอดภัย แม่นยำ และเป็นไปตามข้อกำหนด สรุป: กระบวนการทำงานอัตโนมัติตั้งแต่ต้นการศึกษาจนจบจะช่วยพัฒนาและเร่งการพัฒนาวิธีการรักษาโรคที่จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยทั่วโลก 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/