Farmaceutický svět se připravuje na velké změny v nové éře AI
Lídři farmaceutického průmyslu na konferenci Outsourcing in Clinical Trials East Coast 2023 ve dnech 23.–24. května diskutovali o případném použití AI v klinickém vývoji s přidanou hodnotou.
Po pandemii Covid-19 se začíná farmaceutický průmysl opět otřásat kvůli nárůstu technologií umělé inteligence (AI). Na konferenci Outsourcing in Clinical Trials East Coast bylo poselství jasné: sponzoři studií a poskytovatelé služeb musí tuto změnu přijmout, jinak riskují, že zastarají.
Během hlavního projevu Craig Lipset, poradce a zakladatel Clinical Innovation Partners, řekl, že žádná zúčastněná strana si „nezasloužila právo“ být zapojena do klinických studií. Místo toho se každý sponzor a poskytovatel služeb musí neustále přizpůsobovat, aby zajistil, že poskytuje hodnotu v rychle se rozvíjejícím prostředí. "Všem nám hrozí, že zastaráme," řekl. Po zbytek prvního dne konference několik řečníků zdůrazňovalo potřebu začlenit umělou inteligenci do klinických studií jako nástroj pro přidanou hodnotu v těžkém ekonomickém prostředí.
Plánování studií s AI
Venkat Sethuraman, vedoucí globální biometrie a datových věd v Bristol Myers Squibb (BMS), představil způsoby, jak jeho společnost využívá AI na pomoc při plánování studií. BMS zkoumá použití velkých jazykových modelů, jako je ChatGPT, k vývoji počátečních návrhů studijních protokolů, které jsou poté kontrolovány a upravovány lidskými odborníky. Mezitím Sethuraman očekává, že více farmaceutických sponzorů bude využívat strojové učení AI pro vzdálené monitorování pacientů v reálném světě a vývoj digitálních biomarkerů onemocnění.
Celkově Sethuraman řekl, že ho povzbudilo zvýšení regulačních pokynů a přijetí nových technologií umělé inteligence. Nové strategie sdílení dat – jako jsou modely federovaného učení – pomáhají sponzorům využívat velká data a zároveň splňovat stále přísnější předpisy pro dodržování předpisů.
Setharaman však poznamenal, že technologie umělé inteligence mohou představovat obavy ohledně zkušebního přístupu a začlenění, které nazval „digitální propast“. Existují socioekonomické divize, ve kterých mohou pacienti efektivně používat chytré telefony a důkazy o rasových předsudcích v několika nástrojích založených na umělé inteligenci, jako je dermatologický zobrazovací software.
Výběr AI a farmaceutických stránek
Během pozdější debaty o výběru zkušebního místa diskutoval Travis Caudill z ICON o potenciálu – a omezeních – technologií AI. Nové nástroje umělé inteligence mohou pomoci předvídat, která pracoviště s největší pravděpodobností přijmou pacienty pro konkrétní protokol studie, ale vždy bude potřeba, aby lidský faktor spároval poznatky založené na datech se zkušenostmi z reálného světa, vysvětlil.
Caudill především zdůraznil potřebu najít vhodnou střední cestu, pokud jde o využití velkých dat a AI. Příliš málo dat by mohlo ohrozit ztrátu důležitých poznatků, ale příliš mnoho dat by mohlo přehlušit jemnější, ale důležité trendy.
„Nyní žijeme ve světě, kde je k dispozici více dat než kdy jindy, která pomáhají s výběrem místa,“ řekl Caudill. "Ale to se může zdát ohromující a často je těžké vědět, kde začít.”