Розкриття можливостей ШІ в науках про життя – DATAVERSITY

Галузь наук про життя щодня генерує все більше точок даних. Незважаючи на те, що ці дані є важливими для того, щоб допомогти організаціям приймати обґрунтовані рішення щодо критично важливих операцій, наприклад, під час розробки клінічних випробувань, це також виявляється складним і складним завданням, яке завдає значних збитків спонсорам і клінічним центрам. У своєму прагненні оптимізувати роботу, підвищити ефективність і оптимізувати результати, науки про життя, як і багато інших галузей, використовують ШІ як трансформаційну силу. Технологія демонструє певні переваги в розробці клінічних випробувань. Давайте дослідимо, як спонсори випробувань і сайти можуть точно використовувати сучасний штучний інтелект для покращення результатів випробувань.

Навігація в потокі даних у клінічних випробуваннях

Клінічні випробування, особливо на останніх стадіях, можуть використовувати 10 джерел даних і генерувати в середньому 3.6 млн точок даних – це втричі більше, ніж кількість, зареєстрована 10 років тому. Реальність така, що складність продовжує перешкоджати успіху клінічних випробувань. Фактично, оскільки деякі дослідження використовують близько 22 різних систем для роботи з даними клінічних випробувань, стає ще важче отримати доступ і розповсюдити важливі дані, включаючи електронні медичні записи (EMR), адміністративні та дослідницькі дані.

Спонсори, контрактні дослідницькі організації (CRO) і персонал об’єкта мають керувати та мати доступ до всієї зібраної інформації протягом усього випробування. Постійний приплив інформації та поширення цифрових точок дотику може призвести до проблем сумісності даних, перевантаження інформацією та неправильного управління даними пацієнтів, які є важливими для успіху клінічних випробувань.

Додатковим викликом є ​​пошук часу та ресурсів для ретельного аналізу всіх даних. Це не лише впливає на прийняття обґрунтованих рішень, але й на роботу персоналу закладу та на результати пацієнтів, а також може призвести до відхилень у результатах і подовження термінів клінічного випробування. Саме тут ШІ має величезні переваги. Однак важливо розуміти, що штучний інтелект не є рішенням «підключи і працюй».

Організації повинні спочатку створити ефективні процеси, щоб повністю використовувати потужність ШІ. Вони повинні запитати себе, чи є у них a стратегія для оцифрування та автоматизації, як це вплине на доступ до даних і технічне обслуговування по відношенню до їхніх поточних систем, а також як підтримувати стандарти відповідності та конфіденційності.

Основні елементи для успішного розгортання ШІ

Важливим аспектом успіху штучного інтелекту є розуміння конкретних бізнес-процесів, у яких можна застосувати штучний інтелект. Процеси, які неефективні, відключені або виконуються вручну, не досягнуть автоматичних покращень лише за допомогою штучного інтелекту. Насправді можуть виникнути несприятливі результати. Зокрема, організації повинні прагнути впроваджувати системи, які створюють довгостроковий успіх і дозволяють ШІ процвітати, зокрема:

• Оцифровка: Цей процес слугує першим кроком у перетворенні інформації в дані та робочі процеси, які можуть бути використані машиною, які можна бездоганно інтегрувати з іншими системами та технологіями. Ця зміна починається з ретельного аналізу процесів у клінічних випробуваннях від початку дослідження до кінця.
• Стандартизація: Цей процес включає в себе впровадження стандартів підключених даних, що гарантує, що інформацію з різних джерел можна легко інтегрувати, аналізувати та інтерпретувати. В екосистемі клінічних випробувань цей крок є важливим для підтвердження того, що дані залишаються точними та послідовними протягом усього життєвого циклу випробування. 
• Централізація: Цей процес створює «єдине джерело правди» за допомогою централізованого сховища даних (CDR). Цей репозиторій має бути оснащений інтегрованими можливостями перегляду та відстеження даних, що дозволить безперебійно використовувати узгоджені дані всіма зацікавленими сторонами. Такий уніфікований доступ до даних виявляється безцінним для різних цілей, включаючи моделювання та прогнозування.

Встановлюючи міцну основу для впровадження штучного інтелекту, організації мінімізують ризики та підвищують шанси на успішні результати за допомогою технології.  

Спрощення аналізу даних за допомогою штучного інтелекту та генеративного штучного інтелекту

Використовуючи можливості ШІ, компанії оптимізують процеси клінічних випробувань, надаючи командам, які приймають рішення, перевірені точні дані в режимі реального часу. Це прискорює розробку ліків, зменшує ризик розбіжностей у даних, підвищує продуктивність персоналу та підвищує загальну якість збору даних.

Наприклад, організації Biopharma інтегрують штучний інтелект протягом усього життєвого циклу своїх активів, що призводить до підвищення показників успіху, прискорення регулятивних схвалень, скорочення часу для відшкодування та покращення грошових потоків від усього процесу клінічних випробувань. 

Штучний інтелект також допомагає швидше надсилати документи до Trial Master File – колекції документів, які підтверджують, що клінічне випробування було проведено відповідно до нормативних вимог. Зрештою, покращення якість даних, визначення корисних субпопуляцій і прогнозування потенційних ризиків у клінічних випробуваннях. 

Оскільки ми переходимо в епоху генеративного ШІ, галузь наук про життя також переживає сприятливу трансформацію. Примітно, що ця зміна приносить прискорену інформацію, як-от інтерфейси чату, швидшу розробку рішень за допомогою нових інструментів розробки, покращене виявлення невідповідностей і швидший процес створення документів. Ці досягнення сприяють підвищенню ефективності в таких завданнях, як створення протоколів і розповідь про безпеку, відзначаючи позитивний крок у загальному впливі генеративного ШІ на різні елементи клінічних випробувань.

Майбутнє аналізу даних у клінічних випробуваннях

Роль штучного інтелекту в оптимізації розробки клінічних випробувань полягає в тому, щоб забезпечити численні переваги для всіх зацікавлених сторін, у тому числі зменшити виснаження персоналу, вивільнити час і ресурси та оптимізувати результати випробувань. 

Встановивши міцну основу для розгортання штучного інтелекту, ця технологія може трансформуватись у створенні, управлінні та розповсюдженні безпечних, точних і сумісних даних. Підсумок: автоматизація робочих процесів від початку дослідження до кінця допоможе просунутися та прискорити розробку рятівної терапії, яка принесе користь пацієнтам у всьому світі. 

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/