Giải phóng sức mạnh của AI trong Khoa học Đời sống - DATAVERSITY

Giải phóng sức mạnh của AI trong Khoa học Đời sống – DATAVERSITY

Dấu thời gian: ngày 11 tháng 2024 năm 3 25:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3055927

Ngành khoa học đời sống đang tạo ra số lượng điểm dữ liệu ngày càng tăng mỗi ngày. Mặc dù dữ liệu này rất cần thiết để giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt về các hoạt động quan trọng, chẳng hạn như trong phát triển thử nghiệm lâm sàng, nhưng nó cũng tỏ ra là một nhiệm vụ phức tạp và khó khăn, gây thiệt hại đáng kể cho các nhà tài trợ và cơ sở lâm sàng. Trong nỗ lực hợp lý hóa các hoạt động, nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa kết quả, khoa học đời sống, giống như nhiều ngành công nghiệp khác, đang coi AI như một lực lượng biến đổi. Công nghệ này đang cho thấy những lợi ích cụ thể trong việc phát triển thử nghiệm lâm sàng. Hãy cùng khám phá cách các nhà tài trợ và trang web thử nghiệm có thể tận dụng AI hiện đại một cách chính xác để cải thiện kết quả thử nghiệm.

Điều hướng lũ dữ liệu trong các thử nghiệm lâm sàng

Các thử nghiệm lâm sàng, đặc biệt là ở giai đoạn cuối, có thể tận dụng 10 nguồn dữ liệu và tạo ra trung bình 3.6 triệu điểm dữ liệu – gấp ba lần con số được báo cáo 10 năm trước. Thực tế là sự phức tạp tiếp tục cản trở sự thành công của các thử nghiệm lâm sàng. Trên thực tế, với một số nghiên cứu sử dụng khoảng 22 hệ thống khác nhau để thu thập dữ liệu thử nghiệm lâm sàng, việc truy cập và phân phối dữ liệu cần thiết bao gồm hồ sơ y tế điện tử (EMR) cũng như dữ liệu hành chính và nghiên cứu càng trở nên khó khăn hơn.

Tất cả thông tin được thu thập phải được quản lý và truy cập bởi các nhà tài trợ, tổ chức nghiên cứu theo hợp đồng (CRO) và nhân viên hiện trường trong suốt quá trình thử nghiệm. Dòng thông tin liên tục tràn vào và sự phổ biến của các điểm tiếp xúc kỹ thuật số có thể dẫn đến những thách thức về khả năng tương tác dữ liệu, tình trạng quá tải thông tin và quản lý sai dữ liệu bệnh nhân, những yếu tố cần thiết cho sự thành công của các thử nghiệm lâm sàng.

Một thách thức nữa là tìm thời gian và nguồn lực để phân tích kỹ lưỡng tất cả dữ liệu. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến việc ra quyết định sáng suốt mà còn ảnh hưởng đến công việc của nhân viên tại cơ sở và kết quả của bệnh nhân, đồng thời có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả và thời gian thử nghiệm lâm sàng dài hơn. Đây là nơi AI nắm giữ những lợi ích to lớn. Tuy nhiên, điều quan trọng cần phải nhận ra là AI không phải là một giải pháp plug-and-play.

Trước tiên, các tổ chức phải thiết lập các quy trình hiệu quả để khai thác tối đa sức mạnh của AI. Họ phải tự hỏi liệu họ có chiến lược về số hóa và tự động hóa, nó sẽ tác động như thế nào đến việc truy cập và bảo trì dữ liệu liên quan đến hệ thống hiện tại của họ cũng như cách duy trì các tiêu chuẩn tuân thủ và quyền riêng tư.

Các yếu tố nền tảng để triển khai AI thành công

Một khía cạnh quan trọng tạo nên sự thành công của AI là hiểu được các quy trình kinh doanh cụ thể nơi AI có thể được triển khai. Các quy trình không hiệu quả, bị ngắt kết nối hoặc được thực hiện thủ công sẽ không tự động đạt được những cải tiến chỉ bằng cách áp dụng AI. Trên thực tế, những kết quả không thuận lợi có thể phát sinh. Cụ thể, các tổ chức nên tìm cách triển khai các hệ thống tạo dựng thành công lâu dài và cho phép AI phát triển mạnh, bao gồm:

  • số hóa: Quá trình này đóng vai trò là bước đầu tiên trong việc chuyển đổi thông tin thành dữ liệu và quy trình làm việc của máy có thể được tích hợp liền mạch với các hệ thống và công nghệ khác. Sự thay đổi này bắt đầu bằng việc phân tích kỹ lưỡng các quy trình trong suốt quá trình thử nghiệm lâm sàng từ khi bắt đầu nghiên cứu cho đến khi kết thúc.
  • Tiêu chuẩn hóa: Quá trình này bao gồm việc triển khai các tiêu chuẩn dữ liệu được kết nối, đảm bảo rằng thông tin từ các nguồn khác nhau có thể được tích hợp, phân tích và diễn giải một cách liền mạch. Trong hệ sinh thái thử nghiệm lâm sàng, bước này rất cần thiết để xác nhận dữ liệu vẫn chính xác và nhất quán trong suốt vòng đời của thử nghiệm. 
  • Tập trung hóa: Quá trình này thiết lập một “nguồn sự thật duy nhất” bằng cách tận dụng kho lưu trữ dữ liệu tập trung (CDR). Kho lưu trữ này phải được trang bị khả năng theo dõi và duyệt dữ liệu tích hợp, cho phép tất cả các bên liên quan đến thử nghiệm sử dụng liền mạch dữ liệu hài hòa. Việc truy cập dữ liệu thống nhất như vậy tỏ ra vô giá cho các mục đích đa dạng, bao gồm cả việc lập mô hình và dự báo.

Bằng cách thiết lập nền tảng vững chắc cho việc triển khai AI, các tổ chức sẽ giảm thiểu rủi ro và tăng cơ hội đạt được kết quả thành công nhờ tận dụng công nghệ.  

Hợp lý hóa phân tích dữ liệu thông qua AI và AI sáng tạo

Khai thác khả năng của AI, các công ty đang tối ưu hóa quy trình thử nghiệm lâm sàng bằng cách cung cấp cho các nhóm ra quyết định dữ liệu thời gian thực chính xác, được xác thực. Điều này thúc đẩy quá trình phát triển thuốc, giảm nguy cơ sai lệch dữ liệu, nâng cao năng suất của nhân viên và nâng cao chất lượng tổng thể của việc thu thập dữ liệu.

Ví dụ, các tổ chức sinh học đang tích hợp AI trong suốt vòng đời của tài sản, dẫn đến tỷ lệ thành công cao hơn, đẩy nhanh quá trình phê duyệt theo quy định, giảm thời gian hoàn trả và cải thiện dòng tiền từ toàn bộ quá trình thử nghiệm lâm sàng. 

AI cũng là công cụ hỗ trợ việc gửi tài liệu nhanh hơn tới Tệp gốc bản dùng thử – một tập hợp các tài liệu chứng minh rằng thử nghiệm lâm sàng đã được tiến hành tuân theo các yêu cầu quy định. Cuối cùng, nâng cao chất lượng dữ liệu, xác định các nhóm dân cư có lợi và dự đoán những rủi ro tiềm ẩn trong các thử nghiệm lâm sàng. 

Khi chúng ta chuyển sang kỷ nguyên AI sáng tạo, ngành khoa học đời sống cũng đang trải qua quá trình chuyển đổi thuận lợi. Đáng chú ý, sự thay đổi này mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn, chẳng hạn như giao diện trò chuyện, phát triển giải pháp nhanh hơn thông qua các công cụ kỹ thuật mới, nâng cao khả năng phát hiện sự không nhất quán và quy trình soạn thảo tài liệu nhanh hơn. Những tiến bộ này góp phần nâng cao hiệu quả trong các nhiệm vụ như tạo giao thức và tạo tường thuật an toàn, đánh dấu một bước tiến tích cực về tác động tổng thể của AI tạo ra trên các yếu tố thử nghiệm lâm sàng khác nhau.

Tương lai của phân tích dữ liệu trong các thử nghiệm lâm sàng

Vai trò của AI trong việc hợp lý hóa việc phát triển thử nghiệm lâm sàng là mang lại nhiều lợi ích cho tất cả các bên liên quan, bao gồm giảm tình trạng kiệt sức của nhân viên, giải phóng thời gian và nguồn lực cũng như tối ưu hóa kết quả thử nghiệm. 

Bằng cách thiết lập nền tảng vững chắc cho việc triển khai AI, công nghệ này có thể mang tính biến đổi trong việc tạo, quản lý và phân phối dữ liệu an toàn, chính xác và tuân thủ. Điểm mấu chốt: Việc tự động hóa quy trình làm việc từ khi bắt đầu đến khi kết thúc nghiên cứu sẽ giúp thúc đẩy và đẩy nhanh quá trình phát triển các phương pháp trị liệu cứu sống mang lại lợi ích cho bệnh nhân trên toàn cầu. 

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU