Yaşam Bilimlerinde Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarmak – DATAVERSITY

Yaşam bilimleri endüstrisi her gün artan sayıda veri noktası üretiyor. Bu veriler, kuruluşların klinik araştırma geliştirme gibi kritik operasyonlar hakkında içgörüye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için gerekli olsa da, aynı zamanda sponsorlara ve klinik sitelere önemli ölçüde zarar veren karmaşık ve göz korkutucu bir görev olduğu da kanıtlanıyor. Operasyonları kolaylaştırma, verimliliği artırma ve sonuçları optimize etme arayışlarında diğer birçok endüstri gibi yaşam bilimleri de yapay zekayı dönüştürücü bir güç olarak benimsiyor. Teknoloji, klinik deney geliştirmede belirli faydalar gösteriyor. Deneme sponsorlarının ve sitelerin, deneme sonuçlarını iyileştirmek için modern yapay zekadan doğru bir şekilde nasıl yararlanabileceklerini keşfedelim.

Klinik Araştırmalarda Veri Tufanını Yönetmek

Özellikle son aşamadaki klinik araştırmalar 10 veri kaynağından faydalanabilir ve ortalama 3.6 milyon veri noktaları – bu 10 yıl önce bildirilen sayının üç katı. Gerçek şu ki karmaşıklık klinik deneylerin başarısını engellemeye devam ediyor. Aslında, klinik araştırma verileriyle ilgilenmek için yaklaşık 22 farklı sistem kullanan bazı çalışmalarla birlikte, elektronik tıbbi kayıtlar (EMR'ler) ile idari ve araştırma verileri de dahil olmak üzere temel verilere erişim ve bunları dağıtmak daha da zorlaşıyor.

Toplanan tüm bilgiler, deneme süresince sponsorlar, sözleşmeli araştırma kuruluşları (CRO'lar) ve tesis personeli tarafından yönetilmeli ve bunlara erişilmelidir. Sürekli bilgi akışı ve dijital temas noktalarının çoğalması, veri birlikte çalışabilirlik zorluklarına, aşırı bilgi yüklenmesine ve klinik deneylerin başarısı için gerekli olan hasta verilerinin yanlış yönetilmesine yol açabilir.

Ek bir zorluk da tüm verileri kapsamlı bir şekilde analiz etmek için zaman ve kaynak bulmaktır. Bu yalnızca bilinçli karar almayı etkilemez, aynı zamanda tesis personelinin çalışmasını ve hasta sonuçlarını da etkiler ve sonuçlarda sapmalara ve klinik deney için daha uzun zaman çizelgelerine yol açabilir. Yapay zekanın muazzam faydalara sahip olduğu yer burasıdır. Ancak yapay zekanın tak-çalıştır bir çözüm olmadığını anlamak çok önemlidir.

Kuruluşların öncelikle yapay zekanın gücünden tam anlamıyla yararlanmak için verimli süreçler oluşturması gerekiyor. sahip olup olmadıklarını kendilerine sormaları gerekir. strateji dijitalleştirme ve otomasyon için bunun mevcut sistemlerle ilgili olarak veri erişimini ve bakımını nasıl etkileyeceği ve uyumluluk ve gizlilik standartlarının nasıl korunacağı.

Başarılı Yapay Zeka Dağıtımı için Temel Unsurlar

Yapay zekanın başarısının kritik bir yönü, yapay zekanın uygulanabileceği belirli iş süreçlerini anlamaktır. Verimsiz, bağlantısız veya manuel olarak yürütülen süreçler, yalnızca yapay zeka uygulanarak otomatik olarak iyileştirmeler sağlayamaz. Aslında olumsuz sonuçlar doğabilir. Kuruluşlar özellikle uzun vadeli başarıyı inşa eden ve yapay zekanın gelişmesini sağlayan sistemleri uygulamaya çalışmalıdır; örneğin:

• dijitalleştirme: Bu süreç, bilgiyi makine tarafından tüketilebilen verilere ve diğer sistem ve teknolojilerle sorunsuz bir şekilde entegre edilebilecek iş akışlarına dönüştürmenin ilk adımı olarak hizmet ediyor. Bu değişim, klinik deneme boyunca çalışmanın başlangıcından bitişine kadar olan süreçlerin kapsamlı bir analiziyle başlar.
• Standardizasyon: Bu süreç, bağlantılı veri standartlarının uygulanmasını, farklı kaynaklardan gelen bilgilerin sorunsuz bir şekilde entegre edilebilmesini, analiz edilebilmesini ve yorumlanabilmesini sağlamayı içerir. Klinik deney ekosisteminde bu adım, deneyin yaşam döngüsü boyunca verilerin doğru ve tutarlı kaldığını doğrulamak için gereklidir. 
• Merkezileştirme: Bu süreç, merkezi bir veri deposundan (CDR) yararlanarak "tek bir gerçek kaynak" oluşturur. Bu veri havuzu, tüm deney paydaşları tarafından uyumlulaştırılmış verilerin sorunsuz bir şekilde kullanılmasını sağlayacak şekilde entegre veri tarama ve izleme yetenekleriyle donatılmış olarak gelmelidir. Bu tür birleştirilmiş veri erişiminin, modelleme ve tahmin dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için paha biçilmez olduğu kanıtlanmıştır.

Kuruluşlar, yapay zeka uygulaması için sağlam bir temel oluşturarak riskleri en aza indirir ve teknolojiden yararlanarak başarılı sonuçlar elde etme şansını artırır.  

Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka Aracılığıyla Veri Analizini Kolaylaştırma

Yapay zekanın yeteneklerinden yararlanan şirketler, karar verme ekiplerine doğrulanmış, doğru gerçek zamanlı veriler sağlayarak klinik deneme süreçlerini optimize ediyor. Bu, ilaç geliştirmeyi hızlandırır, veri tutarsızlığı riskini azaltır, personel verimliliğini artırır ve veri toplamanın genel kalitesini yükseltir.

Örneğin biyofarma kuruluşları, yapay zekayı varlıklarının yaşam döngüsü boyunca entegre ediyor; bu da başarı oranlarının yükselmesine, düzenleyici onayların hızlanmasına, geri ödeme süresinin azalmasına ve tüm klinik deneme sürecinden iyileştirilmiş nakit akışına yol açıyor. 

Yapay zeka ayrıca, klinik araştırmanın düzenleyici gerekliliklere uygun olarak yürütüldüğünü kanıtlayan bir belge koleksiyonu olan Deneme Ana Dosyasına belge gönderiminin hızlandırılmasında da etkilidir. Sonuçta, iyileştirme veri kalitesiyararlı alt popülasyonları belirlemek ve klinik araştırmalarda potansiyel riskleri tahmin etmek. 

Üretken yapay zeka çağına geçerken, yaşam bilimleri endüstrisi de olumlu bir dönüşüm yaşıyor. Bu değişim özellikle sohbet arayüzleri, yeni mühendislik araçları aracılığıyla daha hızlı çözüm geliştirme, tutarsızlıkların daha iyi algılanması ve daha hızlı belge yazma süreci gibi hızlandırılmış içgörüleri beraberinde getiriyor. Bu ilerlemeler, protokol oluşturma ve güvenlik anlatısı oluşturma gibi görevlerde verimliliğin artmasına katkıda bulunarak üretken yapay zekanın çeşitli klinik deneme unsurları genelinde genel etkisinde olumlu bir ilerlemeye işaret ediyor.

Klinik Araştırmalarda Veri Analizinin Geleceği

Yapay zekanın klinik deneme geliştirmeyi kolaylaştırmadaki rolü, personel tükenmişliğinin azaltılması, zaman ve kaynakların serbest bırakılması ve deneme sonuçlarının optimize edilmesi dahil olmak üzere tüm paydaşlara çok sayıda fayda sağlamaktır. 

Yapay zeka dağıtımı için sağlam bir temel oluşturan bu teknoloji, güvenli, doğru ve uyumlu verilerin oluşturulması, yönetilmesi ve dağıtımında dönüştürücü olabilir. Sonuç olarak: Çalışmanın başlangıcından bitişine kadar iş akışlarının otomasyonu, hastalara dünya çapında fayda sağlayacak hayat kurtaran tedavilerin geliştirilmesinin ilerlemesine ve hızlandırılmasına yardımcı olacaktır. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/