Unleashing The Power Of AI In Life Sciences - DATAVERSITY

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

لائف سائنسز انڈسٹری روزانہ ڈیٹا پوائنٹس کی بڑھتی ہوئی تعداد پیدا کر رہی ہے۔ اگرچہ یہ ڈیٹا تنظیموں کو کلینکل ٹرائل ڈویلپمنٹ جیسے اہم آپریشنز کے بارے میں بصیرت سے آگاہ فیصلے کرنے میں مدد کرنے کے لیے ضروری ہے، لیکن یہ ایک پیچیدہ اور مشکل کام بھی ثابت ہو رہا ہے، جس سے سپانسرز اور کلینیکل سائٹس پر بہت زیادہ نقصان ہو رہا ہے۔ آپریشنز کو ہموار کرنے، کارکردگی کو بڑھانے اور نتائج کو بہتر بنانے کی جستجو میں، لائف سائنسز، بہت سی دوسری صنعتوں کی طرح، AI کو ایک تبدیلی کی قوت کے طور پر اپنا رہی ہے۔ ٹیکنالوجی کلینیکل ٹرائل کی ترقی میں مخصوص فوائد دکھا رہی ہے۔ آئیے دریافت کریں کہ کس طرح ٹرائل اسپانسرز اور سائٹس آزمائشی نتائج کو بہتر بنانے کے لیے جدید AI کا درست طریقے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

کلینیکل ٹرائلز میں ڈیٹا ڈیلیج کو نیویگیٹ کرنا

کلینیکل ٹرائلز، خاص طور پر دیر سے، 10 ڈیٹا کے ذرائع سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں اور اوسط ملین 3.6 ڈیٹا پوائنٹس - یہ 10 سال پہلے رپورٹ کردہ تعداد سے تین گنا ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ پیچیدگی کلینیکل ٹرائلز کی کامیابی میں رکاوٹ ہے۔ درحقیقت، کلینیکل ٹرائل ڈیٹا کے ساتھ مشغول ہونے کے لیے تقریباً 22 مختلف سسٹمز کا استعمال کرتے ہوئے کچھ مطالعات کے ساتھ، الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز (EMRs) اور انتظامی اور تحقیقی ڈیٹا سمیت ضروری ڈیٹا تک رسائی اور تقسیم کرنا اور بھی مشکل ہو جاتا ہے۔

اکٹھی کی گئی تمام معلومات کا نظم و نسق اسپانسرز، کنٹریکٹ ریسرچ آرگنائزیشنز (CROs) اور سائٹ کے عملے کے ذریعے آزمائش کے پورے دوران میں ہونا چاہیے۔ معلومات کی مسلسل آمد اور ڈیجیٹل ٹچ پوائنٹس کا پھیلاؤ ڈیٹا انٹرآپریبلٹی چیلنجز، انفارمیشن اوورلوڈ، اور مریضوں کے ڈیٹا کی بدانتظامی کا باعث بن سکتا ہے جو کلینیکل ٹرائلز کی کامیابی کے لیے ضروری ہیں۔

ایک اضافی چیلنج تمام ڈیٹا کا مکمل تجزیہ کرنے کے لیے وقت اور وسائل تلاش کرنا ہے۔ یہ نہ صرف باخبر فیصلہ سازی کو متاثر کرتا ہے بلکہ سائٹ کے عملے کے کام اور مریض کے نتائج کو متاثر کرتا ہے، اور نتائج میں انحراف اور کلینیکل ٹرائل کے لیے طویل ٹائم لائنز کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI کے زبردست فوائد ہیں۔ تاہم، یہ تسلیم کرنا بہت ضروری ہے کہ AI ایک پلگ اینڈ پلے حل نہیں ہے۔

تنظیموں کو پہلے AI کی طاقت کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے موثر عمل قائم کرنا چاہیے۔ انہیں اپنے آپ سے پوچھنا چاہیے کہ کیا ان کے پاس اے حکمت عملی ڈیجیٹائزیشن اور آٹومیشن کے لیے، یہ ان کے موجودہ سسٹمز کے سلسلے میں ڈیٹا تک رسائی اور دیکھ بھال کو کیسے متاثر کرے گا، اور تعمیل اور رازداری کے معیارات کو کیسے برقرار رکھا جائے۔

کامیاب AI تعیناتی کے لیے بنیادی عناصر

AI کی کامیابی کا ایک اہم پہلو مخصوص کاروباری عمل کو سمجھنا ہے جہاں AI کو لاگو کیا جا سکتا ہے۔ غیر موثر، منقطع، یا دستی طور پر انجام پانے والے عمل صرف AI کو لاگو کرنے سے خود بخود بہتری حاصل نہیں کریں گے۔ درحقیقت، ناخوشگوار نتائج پیدا ہو سکتے ہیں۔ خاص طور پر، تنظیموں کو ایسے نظاموں کو لاگو کرنے پر غور کرنا چاہیے جو طویل مدتی کامیابی پیدا کرتے ہیں اور AI کو ترقی کے قابل بناتے ہیں، بشمول:

ڈیجیٹلائزیشن: یہ عمل معلومات کو مشین کے استعمال کے قابل ڈیٹا اور ورک فلو میں تبدیل کرنے کے پہلے قدم کے طور پر کام کرتا ہے جسے بغیر کسی رکاوٹ کے دوسرے سسٹمز اور ٹیکنالوجیز کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ یہ تبدیلی کلینکل ٹرائل کے تمام عملوں کے مکمل تجزیے کے ساتھ شروع ہوتی ہے جو مطالعہ کے آغاز سے ختم ہونے تک ہوتی ہے۔
مانکیکرن: اس عمل میں مربوط ڈیٹا کے معیارات کو لاگو کرنا شامل ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ مختلف ذرائع سے معلومات کو بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط، تجزیہ اور تشریح کی جا سکے۔ کلینکل ٹرائل ایکو سسٹم میں، یہ مرحلہ اس بات کی تصدیق کے لیے ضروری ہے کہ ڈیٹا کے درست اور یکساں رہے۔
مرکزیت: یہ عمل سینٹرلائزڈ ڈیٹا ریپوزٹری (سی ڈی آر) کا فائدہ اٹھا کر "سچائی کا واحد ذریعہ" قائم کرتا ہے۔ اس ذخیرے کو مربوط ڈیٹا براؤزنگ اور ٹریکنگ کی صلاحیتوں سے آراستہ ہونا چاہیے، تمام آزمائشی اسٹیک ہولڈرز کے ذریعے ہم آہنگ ڈیٹا کے ہموار استعمال کو بااختیار بنانا۔ اس طرح کے متحد ڈیٹا تک رسائی مختلف مقاصد کے لیے انمول ثابت ہوتی ہے، بشمول ماڈلنگ اور پیشن گوئی۔

AI کے نفاذ کے لیے ایک ٹھوس بنیاد قائم کرکے، تنظیمیں خطرات کو کم کرتی ہیں اور ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھاتے ہوئے کامیاب نتائج کے امکانات کو بڑھاتی ہیں۔

AI اور جنریٹیو AI کے ذریعے ڈیٹا کے تجزیہ کو ہموار کرنا

AI کی صلاحیتوں کو بروئے کار لاتے ہوئے، کمپنیاں فیصلہ ساز ٹیموں کو درست، درست ریئل ٹائم ڈیٹا فراہم کر کے کلینیکل ٹرائل کے عمل کو بہتر بنا رہی ہیں۔ یہ منشیات کی نشوونما کو تیز کرتا ہے، ڈیٹا میں تضادات کے خطرے کو کم کرتا ہے، عملے کی پیداواری صلاحیت کو بڑھاتا ہے، اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے مجموعی معیار کو بلند کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، بائیو فارما تنظیمیں اپنے اثاثوں کے پورے لائف سائیکل کے دوران AI کو مربوط کر رہی ہیں، جس کی وجہ سے کامیابی کی شرح میں اضافہ، ریگولیٹری منظوریوں میں تیزی، معاوضے کے لیے کم وقت، اور کلینکل ٹرائل کے پورے عمل سے بہتر کیش فلو ہو رہا ہے۔

AI ٹرائل ماسٹر فائل میں تیزی سے دستاویزات جمع کروانے میں سہولت فراہم کرنے میں بھی اہم کردار ادا کرتا ہے – دستاویزات کا ایک مجموعہ جو یہ ثابت کرتا ہے کہ کلینیکل ٹرائل ریگولیٹری تقاضوں کے بعد کیا گیا ہے۔ آخر کار، بڑھانا ڈیٹا کی معیار، فائدہ مند ذیلی آبادیوں کی نشاندہی کرنا اور کلینیکل ٹرائلز میں ممکنہ خطرات کی پیش گوئی کرنا۔

جیسا کہ ہم تخلیقی AI دور میں منتقل ہو رہے ہیں، لائف سائنسز کی صنعت بھی ایک سازگار تبدیلی کا سامنا کر رہی ہے۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ یہ تبدیلی تیز بصیرت لاتی ہے، جیسے کہ چیٹ انٹرفیس، نئے انجینئرنگ ٹولز کے ذریعے حل کی تیز تر ترقی، عدم مطابقتوں کا پتہ لگانا، اور دستاویز کی تصنیف کا تیز تر عمل۔ یہ پیشرفت پروٹوکول کی تخلیق اور حفاظتی بیانیہ کی تیاری جیسے کاموں میں کارکردگی کو بڑھانے میں معاون ہے، جس سے مختلف کلینیکل ٹرائل عناصر میں جنریٹو AI کے مجموعی اثرات میں مثبت پیش رفت ہوتی ہے۔

کلینیکل ٹرائلز میں ڈیٹا تجزیہ کا مستقبل

کلینیکل ٹرائل ڈیولپمنٹ کو ہموار کرنے میں AI کا کردار تمام اسٹیک ہولڈرز کے لیے متعدد فوائد فراہم کرنا ہے، بشمول عملے کا کم ہونا، فارغ وقت اور وسائل، اور بہترین آزمائشی نتائج۔

AI کی تعیناتی کے لیے ایک ٹھوس بنیاد قائم کر کے، یہ ٹیکنالوجی محفوظ، درست اور مطابق ڈیٹا کی تیاری، انتظام اور تقسیم میں تبدیلی کا باعث بن سکتی ہے۔ پایان لائن: مطالعہ کے آغاز سے ختم ہونے تک ورک فلو کی آٹومیشن زندگی بچانے والے علاج کی ترقی کو آگے بڑھانے اور تیز کرنے میں مدد کرے گی جس سے عالمی سطح پر مریضوں کو فائدہ ہوگا۔