Przyszłość badań klinicznych – uwolnienie potencjału sztucznej inteligencji w celu zrewolucjonizowania badań w dziedzinie opieki zdrowotnej

Zapotrzebowanie na nowe leki i leczenie jest większe niż kiedykolwiek. Jednakże opracowywanie leków jest procesem złożonym i czasochłonnym. Pomimo błyskawicznego tempa opracowywania szczepionek na Covid-19 wprowadzenie nowego leku na rynek często zajmuje od 10 do 12 lat, a faza badań klinicznych trwa średnio od pięciu do siedmiu lat.

Nawet dotarcie do fazy próbnej nie gwarantuje, że lek uzyska aprobatę amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków (FDA), ponieważ zdecydowana większość wysiłków badawczo-rozwojowych nie prowadzi do powstania produktu godnego uwagi rynkowej, a tylko 12% takich leków otrzymuje aprobatę FDA .

Aby więc opracować przełomowy lek, firmy farmaceutyczne muszą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, które mogą niezawodnie zwiększyć wskaźnik akceptacji FDA, zapewniając jednocześnie skuteczność i bezpieczeństwo leku.

Dowiedzmy się więcej o różnych przypadkach użycia, korzyściach i ograniczeniach stosowania sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych.

Zrozumienie roli sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

Sztuczna inteligencja (AI) w opiece zdrowotnej staje się coraz bardziej powszechna w całej branży. Według Statisty globalny rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej był wart około 11 miliardów dolarów w 2021 r. i szacuje się, że do 2030 r. będzie wart 188 miliardów dolarów, co oznacza wzrost CAGR na poziomie 37% w latach 2022–2030.

Sztuczna inteligencja będzie najbardziej przełomową technologią w opracowywaniu leków, umożliwiającą automatyzację, odblokowanie zaawansowanych analiz i zwiększenie szybkości na wszystkich etapach badania klinicznego.

Dzisiejszy łańcuch wartości badań klinicznych kształtują makrotrendy, które obejmują presję klimatyczną, niepewność geopolityczną i pandemię Covid-19. Co więcej, rosnące zapotrzebowanie na spersonalizowane leczenie i postęp w projektowaniu adaptacyjnym sprawiły, że badania kliniczne stały się bardziej złożone niż kiedykolwiek. Sztuczna inteligencja oferuje możliwości optymalizacji w każdym aspekcie procesu badania klinicznego, w tym w analizie danych, rozpoznawaniu wzorców i wczesnej identyfikacji potencjalnych problemów.

Przeczytaj także: Jak sztuczna inteligencja przyspiesza diagnozę medyczną?

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

Sztuczna inteligencja oferuje różne cenne zastosowania w badaniach klinicznych, redefiniując sposób prowadzenia procesów badawczo-rozwojowych w branży opieki zdrowotnej. Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych może zrewolucjonizować cały proces opracowywania leków, umożliwiając efektywniejsze zarządzanie danymi, usprawnienie procesu decyzyjnego i ogólny sukces łańcucha wartości badania klinicznego.

Oto niektóre z najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych:

Zautomatyzuj przegląd dokumentów

Sztuczna inteligencja w badaniach klinicznych pomaga przeglądać i analizować dokumenty regulacyjne, takie jak wnioski dotyczące badań nowych leków (IND). Pomaga zidentyfikować błędy, niespójności lub brakujące informacje, zapewniając zgodność z normami regulacyjnymi i przyspieszając proces składania wniosków.

Zoptymalizuj projekt protokołu

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych rozpoczyna się od początkowych etapów, na których zmienia się sposób projektowania protokołów badań. Analizując dane historyczne, technologia sugeruje ulepszenia protokołu, definiuje punkty końcowe i zaleca kryteria rekrutacji pacjentów, co prowadzi do skuteczniejszych i solidniejszych naukowo badań.

Rekrutacja pacjentów

Sztuczna inteligencja w badaniach klinicznych analizuje dane pacjentów, elektroniczną dokumentację medyczną (EHR) i literaturę medyczną, aby dopasować kwalifikujących się pacjentów do określonych kryteriów badania. Wybierając pacjentów do badań klinicznych, sztuczna inteligencja ocenia różne czynniki, w tym lokalizację geograficzną, dane demograficzne pacjentów i historię działania ośrodka. Przyspiesza to rekrutację pacjentów i zapewnia bardziej precyzyjny proces selekcji.

Monitorowanie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja stale monitoruje dane z badań klinicznych pod kątem sygnałów dotyczących bezpieczeństwa i zdarzeń niepożądanych. Analizując dane pacjentów w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może szybko zidentyfikować potencjalne zagrożenia związane z bezpieczeństwem, umożliwiając natychmiastowe podjęcie działań mających na celu ochronę bezpieczeństwa pacjentów i zapewnienie zgodności z przepisami.

Cyfrowe modele bliźniacze

Jednym z najbardziej przełomowych zastosowań sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych jest koncepcja cyfrowych bliźniaków. Sztuczna inteligencja w badaniach klinicznych może tworzyć wirtualne repliki pacjentów w oparciu o ich genetykę, historię medyczną i bieżące dane zdrowotne. Te wirtualne repliki służą jako dynamiczne modele symulujące i przewidujące wyniki, rozpoczynając nową erę, w której opieka zdrowotna jest naprawdę bezpieczna, skuteczna i zindywidualizowana.

Przewidywanie odpowiedzi na leczenie

Ponieważ sztuczna inteligencja może opracowywać modele predykcyjne w oparciu o charakterystykę pacjenta i biomarkery, pomaga badaczom ocenić, jak konkretny pacjent reaguje na różne interwencje, optymalizując skuteczność leczenia i zmniejszając ryzyko. Takie podejście może potencjalnie przekształcić medycynę spersonalizowaną, wykrywając potencjalne problemy na wczesnym etapie i dostosowując terapie do unikalnego stanu każdego pacjenta.

Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

Stosowanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych oferuje szereg korzyści, które pomagają zwiększyć dokładność, wydajność, bezpieczeństwo, szybkość i ogólny sukces procesu opracowywania leków. Poniżej wymieniono niektóre z wielu korzyści AI w badaniach klinicznych.

Szybszy czas wprowadzenia na rynek

Jedną z najbardziej oczywistych korzyści AI w badaniach klinicznych jest automatyzacja pracochłonnych i czasochłonnych zadań z niezwykłą szybkością i precyzją. Na przykład sztuczna inteligencja może szybko analizować ogromne zbiory danych, dopasowywać pacjentów do kryteriów badań klinicznych i przetwarzać złożone dane naukowe, a to zadania, których wykonanie zajęłoby naukowcom znacznie więcej czasu. W rezultacie zespoły badawczo-rozwojowe mogą przyspieszyć proces opracowywania leków, szybciej dostarczając pacjentom potencjalne metody leczenia.

Efektywność kosztowa

Automatyzując różne procesy badawczo-rozwojowe, sztuczna inteligencja może zmniejszyć potrzebę intensywnej pracy fizycznej i powtarzalnych zadań. Prowadzi to do oszczędności w zakresie pracy, zasobów i kosztów operacyjnych. Co więcej, sztuczna inteligencja może identyfikować nieefektywności w badaniach klinicznych i im zapobiegać, zmniejszając ryzyko kosztownych zmian protokołu i zapewniając efektywniejszą alokację zasobów.

Zgodność z przepisami

Sztuczna inteligencja do badań klinicznych może również pomóc w utrzymaniu zgodności z normami regulacyjnymi, zapewniając monitorowanie w czasie rzeczywistym, dokumentację i ścieżki audytu danych i procesów badań klinicznych. Zapewnia to zgodność zespołu badawczo-rozwojowego z wymogami regulacyjnymi, minimalizując ryzyko kosztownych opóźnień lub problemów z przestrzeganiem zasad opieki zdrowotnej.

Analiza i zarządzanie danymi

Duża ilość danych generowanych w badaniach klinicznych może być przytłaczająca. Sztuczna inteligencja może szybko analizować i organizować samą ilość danych oraz identyfikować wzorce, których dostrzeżenie badaczom zajęłoby znacznie więcej czasu lub które czasami mogłyby przeoczyć. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu danymi klinicznymi pomaga zespołowi badawczo-rozwojowemu szybko uzyskać dostęp do uporządkowanych danych, co pozwala zaoszczędzić czas na ręcznym zarządzaniu danymi i zmniejsza ryzyko błędów w danych.

Medycyna spersonalizowana

Każdy pacjent ma wyjątkowe potrzeby i złożoność, co utrudnia sprawdzenie skuteczności leczenia. Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w określaniu konkretnych grup pacjentów, które najprawdopodobniej odniosą korzyść z konkretnego leku, w oparciu o takie czynniki, jak profile genetyczne i styl życia, dzięki czemu medycyna spersonalizowana stanie się rzeczywistością.

Lepsze wyniki leczenia pacjentów

Zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych pomagają również dostosować leczenie do potrzeb pacjentów poprzez identyfikację biomarkerów, przewidywanie odpowiedzi na leczenie i optymalizację protokołów badań. Takie podejście skoncentrowane na pacjencie zwiększa prawdopodobieństwo pomyślnych wyników dla uczestników badania. Pacjenci otrzymują leczenie, które z większym prawdopodobieństwem będzie skuteczne w ich konkretnym schorzeniu, co prowadzi do lepszych odpowiedzi klinicznych i jakości życia.

Korzyści ze sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych prowadzą do skuteczniejszego i dokładniejszego opracowywania nowych leków na szeroki zakres chorób.

Kluczowe ograniczenia stosowania sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

Chociaż stosowanie klinicznych rozwiązań AI przynosi wiele korzyści, istnieją również pewne ograniczenia, którymi należy się zająć, aby maksymalnie wykorzystać jego potencjał. Odkryjmy kilka najczęstszych wyzwań, które utrudniają pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych.

Brak danych wysokiej jakości

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej liczy na wysokiej jakości dane, aby identyfikować wzorce i podejmować właściwe decyzje. Jeśli dane będą niespójne, niekompletne lub stronnicze, sztuczna inteligencja nie będzie w stanie dokonać dokładnych przewidywań, co doprowadzi do nieefektywności procesu, potencjalnego ubezpieczenia leków i braku uzyskania zgody FDA.

Aby stawić czoła temu wyzwaniu, musimy nadać priorytet środkom zapewnienia jakości danych, w tym oczyszczaniu danych, standaryzacji i łagodzeniu stronniczości.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych

Kolejnym istotnym wyzwaniem jest zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych pacjentów. Branża medyczna i farmaceutyczna na co dzień ma do czynienia z dużą ilością wrażliwych danych, stwarzając zagrożenie nieuprawnionym dostępem i naruszeniem bezpieczeństwa danych.

Dlatego też, wykorzystując sztuczną inteligencję do usług w zakresie badań klinicznych, musimy podjąć proaktywne działania, aby zapewnić bezpieczeństwo danych pacjentów i nienaruszenie ich prywatności.

Może ci się spodobać: W jaki sposób blockchain rozwiązuje problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych?

Względy regulacyjne i etyczne

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych rodzi pytania dotyczące bezpieczeństwa pacjentów i odpowiedzialności za podejmowanie decyzji, ponieważ technologia ta zaciera tradycyjne role i wymaga jasnego podziału odpowiedzialności.

Musimy dopilnować, aby przestrzegali oni przepisów prawnych i standardów etycznych, zapewniając bezpieczeństwo i dobre samopoczucie uczestników badania.

Sztuczna inteligencja w przykładach badań klinicznych

Istnieje kilka rzeczywistych przykładów sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych, poprawiających różne aspekty opieki nad pacjentem i procesu opracowywania leków:

Medycyna Insilico

INS018_055 firmy Insilico Medicine to jeden z najlepszych przykładów sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych. Obecnie lek osiągnął drugą fazę badań w leczeniu idiopatycznego zwłóknienia płuc, przewlekłej choroby powodującej blizny w płucach i powodującej problemy z oddychaniem. Insilico Medicine z siedzibą w Hongkongu wykorzystuje systemy sztucznej inteligencji nowej generacji do łączenia chemii, biologii i analiz badań klinicznych w celu pomyślnego opracowania INS018_055.

Chociaż istnieją inne leki zaprojektowane przez sztuczną inteligencję, INS018_055 jest pierwszym lekiem, który ma zarówno nowy cel odkryty przez sztuczną inteligencję, jak i nowatorski projekt generowany przez sztuczną inteligencję. Insilico Medicine ma w fazie klinicznej dwa kolejne leki, częściowo wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Jeden z nich znajduje się obecnie w fazie badań klinicznych I fazy dotyczących Covid-19, natomiast drugi, przeznaczony do leczenia guzów litych, uzyskał niedawno zgodę FDA na rozpoczęcie badań klinicznych.

Tempus

Tempus urzeczywistnia medycynę precyzyjną, stosując sztuczną inteligencję w badaniach klinicznych i opiece zdrowotnej, czerpiąc spostrzeżenia z obszernej biblioteki danych klinicznych i molekularnych. Tempus wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia rekrutacji do badań klinicznych i zarządzania nimi. Firma analizuje elektroniczną dokumentację medyczną i inne dane pacjentów, aby zidentyfikować odpowiednich kandydatów do badań i monitorować postępy badań, co prowadzi do ich wydajniejszych i opłacalnych.

Farmaceutyki rekursyjne

Recursion Pharmaceuticals, firma TechBio znajdująca się na etapie klinicznym, wykorzystuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i wizję komputerową do opracowania platformy odkrywania leków i identyfikowania potencjalnych kandydatów na leki poprzez analizę obrazów komórkowych. Takie podejście przyspiesza proces odkrywania leków, umożliwiając firmie badanie szerokiej gamy związków i ich wpływu na choroby.

Przeczytaj także: Zrozumienie wpływu Internetu Rzeczy na opiekę zdrowotną

Przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

Przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych jest obiecująca, ponieważ technologia ta najwyraźniej rozwija się w zawrotnym tempie, rewolucjonizując każdą fazę łańcucha wartości badań klinicznych.

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz bardziej integralną rolę w przyspieszaniu odkrywania i opracowywania leków, od optymalizacji protokołów badań i rekrutacji pacjentów po usprawnienie analizy danych i monitorowanie bezpieczeństwa. Dzięki zdolnościom sztucznej inteligencji do napędzania medycyny precyzyjnej, identyfikowania nowych terapii i symulowania strategii próbnych, zapewnia ona szybsze wprowadzanie leku na rynek, obniżone koszty i skuteczniejsze, spersonalizowane metody leczenia.

W miarę ciągłego rozwoju technologii najprawdopodobniej przyczyni się ona do bardziej wydajnych, etycznych i pomyślnych badań klinicznych, z korzyścią dla pacjentów i całej branży opieki zdrowotnej.

Chociaż nadal istnieją obawy dotyczące bezpieczeństwa i skuteczności zastosowań sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych, istnieje nadzieja, że ​​w przyszłości sztuczna inteligencja przejmie więcej obowiązków w procesie opracowywania leków, aby zagwarantować szybkość, dokładność i skuteczność.

Osoby z branży powinny używać jej jako cennego narzędzia, zachowując jednocześnie równowagę między innowacjami a bezpieczeństwem pacjentów, aby zapewnić etyczne i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji z korzyścią dla wszystkich.

Wykorzystaj sztuczną inteligencję do badań klinicznych dzięki Appinventiv

W szybko zmieniającym się środowisku opieki zdrowotnej wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych nie jest już opcją, ale koniecznością. Appinventiv może być Twoim zaufanym partnerem technologicznym, zaangażowanym w bycie światłem przewodnim na drodze cyfrowej transformacji w opiece zdrowotnej.

Będąc renomowaną firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, mamy rozległe doświadczenie i wiedzę specjalistyczną w pomaganiu firmom medycznym, farmaceutycznym i biotechnologicznym w maksymalizowaniu wpływu sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych i innych fazach opieki zdrowotnej.

Przykładowo dla YouCOMM opracowaliśmy innowacyjne rozwiązanie mHealth, które na nowo definiuje komunikację z pacjentem w szpitalu, zapewniając pacjentom dostęp do pomocy medycznej w czasie rzeczywistym, poprawiając efektywność komunikacji pacjent-opiekun.

Dla innego klienta, Soniphi, zbudowaliśmy pierwszy osobisty system wellness oparty na częstotliwościach rezonansowych. System pomaga firmie przenieść naukę o bioakustyce człowieka na urządzenia mobilne, umożliwiając jednocześnie milionom użytkowników na całym świecie dostrzeżenie synergii między odciskiem głosu a fizjologią, osobowością, strukturą i funkcją ludzkiego ciała.

Nasze doświadczenie w świadczeniu usług tworzenia oprogramowania dla sektora medycznego można zobaczyć także w naszym projekcie – Health-eApp. Jest to platforma, na której użytkownicy mogą przechowywać i monitorować wszystkie swoje aplikacje medyczne, śledzić dane urządzeń, znajdować opiekunów i łączyć się z ludźmi, dzięki czemu rozległy świat opieki zdrowotnej staje się społecznością.

Nasze udokumentowane doświadczenie w świadczeniu usług rozwoju sztucznej inteligencji dla różnych marek z branży opieki zdrowotnej świadczy o naszych kompetencjach w dostarczaniu niestandardowych klinicznych rozwiązań AI.

Współpracując z nami, nie tylko wykorzystujesz potencjał najnowocześniejszej technologii, ale także korzystasz z oddanego zespołu ponad 1200 ekspertów w dziedzinie rozwoju oprogramowania, którzy rozumieją wyjątkowe wyzwania i możliwości w krajobrazie badań klinicznych.

Wykorzystaj więc przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych z Appinventiv i rozpocznij bardziej wydajny, etyczny, dokładny i bezpieczny proces opracowywania leków, który najprawdopodobniej zdobędzie zaufanie FDA i uzyska zgodę.

Skontaktuj się teraz.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w badaniach klinicznych?

Odp. Sztuczna inteligencja może pomóc w badaniach klinicznych, optymalizując rekrutację pacjentów, przewidywając skuteczność leczenia, automatyzując analizę danych i usprawniając monitorowanie bezpieczeństwa. Ponadto przyspiesza procesy badawcze, obniża koszty, poprawia jakość danych i prowadzi do bardziej wydajnych, spersonalizowanych i skutecznych badań klinicznych.

Na przykład sztuczna inteligencja może szybko przeanalizować ogromną ilość danych pacjenta i zidentyfikować wzorce, które w innym przypadku byłyby czasochłonne i trudne do wykrycia, gdy robiono to ręcznie. Ponadto sztuczna inteligencja monitoruje pacjentów w czasie rzeczywistym, pomagając badaczom śledzić ich postępy i natychmiast wykrywać potencjalne skutki uboczne.

P. Jakie są przykłady sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych?

A. do najpowszechniejszych zastosowań i przykładów sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych zalicza się rekrutacja pacjentów i dopasowywanie kryteriów ich kwalifikacji, analityka predykcyjna na potrzeby projektowania badań, monitorowanie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, automatyczny przegląd dokumentów pod kątem zgodności z przepisami oraz sztuczna inteligencja w zarządzaniu danymi klinicznymi i analiza. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się także do optymalizacji protokołów, przewidywania odpowiedzi na leczenie i odkrywania biomarkerów, dzięki czemu badania kliniczne są wydajniejsze, dokładniejsze, bezpieczniejsze i opłacalne.

P. Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych?

A. Przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych jest obiecująca, ponieważ globalny rynek sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych ma być wart 4,8 miliarda dolarów do 2027 r. W miarę ciągłego rozwoju technologii jest bardziej prawdopodobne, że przejmie ona więcej obowiązków w zakresie opracowywania leków i badań klinicznych krajobraz próbny.

Dzięki potencjałowi usprawnienia projektowania badań klinicznych, usprawnienia rekrutacji pacjentów, usprawnienia analizy danych i przyczynienia się do opracowania bardziej spersonalizowanych i skutecznych terapii, sztuczna inteligencja do badań klinicznych może przyspieszyć odkrywanie leków i obniżyć koszty.

Podsumowując, sztuczna inteligencja w badaniach klinicznych odegra kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości opieki zdrowotnej, czyniąc proces bardziej wydajnym, etycznym, dokładnym i skutecznym.