释放生命科学领域人工智能的力量 - DATAVERSITY

释放生命科学领域人工智能的力量 – DATAVERSITY

时间戳记：11年2024月3日，凌晨25:XNUMX
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生命科学行业每天生成的数据点数量越来越多。虽然这些数据对于帮助组织就临床试验开发等关键操作做出明智的决策至关重要，但事实证明，它也是一项复杂而艰巨的任务，对申办者和临床场所造成了重大损失。在寻求简化运营、提高效率和优化结果的过程中，生命科学与许多其他行业一样，正在将人工智能视为一种变革力量。该技术在临床试验开发中显示出特定的优势。让我们探讨试验申办者和试验中心如何准确利用现代人工智能来改善试验结果。

驾驭临床试验中的数据洪流

临床试验，尤其是后期试验，可以利用 10 个数据源并平均生成 3.6千万 数据点——是 10 年前报告数量的三倍。现实情况是，复杂性继续阻碍临床试验的成功。事实上，由于一些研究使用大约 22 个不同的系统来处理临床试验数据，访问和分发包括电子病历 (EMR) 以及管理和研究数据在内的基本数据变得更加困难。

在整个试验过程中，申办者、合同研究组织 (CRO) 和现场工作人员必须管理和访问收集到的所有信息。信息的持续涌入和数字接触点的激增可能会导致数据互操作性挑战、信息过载以及患者数据管理不善，而这些对于临床试验的成功至关重要。

另一个挑战是找到时间和资源来彻底分析所有数据。这不仅会影响知情决策，还会影响现场工作人员的工作和患者的治疗结果，并可能导致结果偏差和临床试验时间延长。这就是人工智能具有巨大优势的地方。然而，重要的是要认识到人工智能并不是一个即插即用的解决方案。

组织必须首先建立有效的流程来充分利用人工智能的力量。他们必须问自己是否有 策略 对于数字化和自动化，它将如何影响与其当前系统相关的数据访问和维护，以及如何维护合规性和隐私标准。

成功部署人工智能的基本要素

人工智能成功的一个关键方面是了解可以实施人工智能的特定业务流程。仅通过应用人工智能，低效、断开连接或手动执行的流程不会自动实现改进。事实上，可能会出现不利的结果。具体来说，组织应该寻求实施能够取得长期成功并使人工智能蓬勃发展的系统，包括：

  • 数字化： 此过程是将信息转换为可与其他系统和技术无缝集成的机器消耗数据和工作流程的第一步。这一转变始于对临床试验从研究开始到结束的整个过程的彻底分析。
  • 标准化： 此过程涉及实施互联数据标准，确保来自不同来源的信息可以无缝集成、分析和解释。在临床试验生态系统中，此步骤对于确认数据在整个试验生命周期中保持准确和一致至关重要。 
  • 集权： 此过程通过利用集中式数据存储库 (CDR) 建立“单一事实来源”。该存储库应配备集成的数据浏览和跟踪功能，使所有试验利益相关者能够无缝利用统一的数据。事实证明，这种统一的数据访问对于各种目的（包括建模和预测）具有无价的价值。

通过为人工智能实施奠定坚实的基础，组织可以最大限度地降低风险并增加利用该技术取得成功的机会。  

通过人工智能和生成人工智能简化数据分析

利用人工智能的能力，公司正在通过为决策团队提供经过验证的、准确的实时数据来优化临床试验流程。这加快了药物开发，降低了数据差异的风险，提高了员工的工作效率，并提高了数据收集的整体质量。

例如，生物制药组织正在将人工智能整合到其资产的整个生命周期中，从而提高成功率、加快监管审批速度、缩短报销时间并改善整个临床试验过程的现金流。 

人工智能还有助于更快地将文件提交到试验主文件——证明临床试验是按照监管要求进行的文件集合。最终，增强 数据质量，识别有益的亚群并预测临床试验中的潜在风险。 

随着我们进入生成式人工智能时代，生命科学行业也正在经历有利的转型。值得注意的是，这种转变带来了加速的洞察力，例如聊天界面、通过新的工程工具更快地开发解决方案、增强的不一致检测以及更快的文档创作过程。这些进步有助于提高方案创建和安全叙述生成等任务的效率，标志着生成式人工智能在各种临床试验要素的整体影响方面取得了积极的进步。

临床试验数据分析的未来

人工智能在简化临床试验开发方面的作用是为所有利益相关者提供众多好处，包括减少员工倦怠、释放时间和资源以及优化试验结果。 

通过为人工智能部署奠定坚实的基础，该技术可以在安全、准确和合规的数据的生成、管理和分发方面带来变革。底线：从研究开始到结束的工作流程自动化将有助于推进和加速救生疗法的开发，使全球患者受益。 

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