อนาคตของการทดลองทางคลินิก – ปลดล็อกศักยภาพของ AI เพื่อปฏิวัติการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ

ความต้องการยาใหม่และการรักษาทางการแพทย์มีมากขึ้นกว่าที่เคย อย่างไรก็ตาม การพัฒนายาเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน แม้ว่าวัคซีนป้องกันโควิด-19 จะพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว แต่มักจะต้องใช้เวลา 10 ถึง 12 ปีในการนำยาใหม่ออกสู่ตลาด และระยะการทดลองทางคลินิกจะใช้เวลาเฉลี่ย 5 ถึง 7 ปี

แม้แต่การเข้าสู่ระยะทดลองก็ไม่ได้รับประกันว่ายาจะได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา (FDA) เนื่องจากความพยายามด้านการวิจัยและพัฒนาส่วนใหญ่ล้มเหลวในการผลิตผลิตภัณฑ์ที่คุ้มค่ากับตลาด และมีเพียง 12% ของยาดังกล่าวเท่านั้นที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA .

ดังนั้น เพื่อให้ได้ยาที่ก้าวหน้า บริษัทยาจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ที่สามารถเพิ่มอัตราการอนุมัติของ FDA ได้อย่างน่าเชื่อถือ ในขณะเดียวกันก็รับประกันประสิทธิภาพและความปลอดภัยของยา

เรามาดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับกรณีการใช้งาน ประโยชน์ และข้อจำกัดต่างๆ ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกกันดีกว่า

การทำความเข้าใจบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิก

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการดูแลสุขภาพกำลังแพร่หลายมากขึ้นทั่วทั้งอุตสาหกรรม จากข้อมูลของ Statista ตลาด AI ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกมีมูลค่าประมาณ 11 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 และคาดว่าจะมีมูลค่า 188 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2573 เพิ่มขึ้นที่ CAGR ที่ 37% ตั้งแต่ปี 2565 ถึง 2573

AI ได้รับการกำหนดให้เป็นเทคโนโลยีที่พลิกโฉมมากที่สุดในการพัฒนายา ช่วยให้เกิดระบบอัตโนมัติ ปลดล็อกการวิเคราะห์ขั้นสูง และเพิ่มความเร็วตลอดช่วงของการทดลองทางคลินิก

ห่วงโซ่คุณค่าของการทดลองทางคลินิกในปัจจุบันได้รับการกำหนดรูปแบบตามแนวโน้มระดับมหภาค ซึ่งรวมถึงแรงกดดันด้านสภาพภูมิอากาศ ความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ และการแพร่ระบาดของโควิด-19 นอกจากนี้ ความต้องการการรักษาเฉพาะบุคคลที่เพิ่มขึ้นและความก้าวหน้าในการออกแบบแบบปรับเปลี่ยนได้ทำให้การทดลองทางคลินิกมีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคย AI นำเสนอโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพในทุกแง่มุมของกระบวนการทดลองทางคลินิก รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การจดจำรูปแบบ และการระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ

อ่านเพิ่มเติม: AI เร่งการวินิจฉัยทางการแพทย์ได้อย่างไร

ใช้กรณีของ AI ในการทดลองทางคลินิก

ปัญญาประดิษฐ์นำเสนอกรณีการใช้งานที่มีคุณค่ามากมายในการทดลองทางคลินิก โดยกำหนดวิธีดำเนินการวิจัยและพัฒนาในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพใหม่ การใช้ AI ในการทดลองทางคลินิกสามารถปฏิวัติกระบวนการพัฒนายาทั้งหมด ช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้น และความสำเร็จโดยรวมของห่วงโซ่คุณค่าของการทดลองทางคลินิก

ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งาน AI ที่โดดเด่นที่สุดในการทดลองทางคลินิก:

ตรวจสอบเอกสารอัตโนมัติ

ปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกช่วยตรวจสอบและวิเคราะห์เอกสารด้านกฎระเบียบ เช่น การสมัครยาใหม่เพื่อการวิจัย (IND) ช่วยระบุข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้องกัน หรือข้อมูลที่ขาดหายไป ช่วยให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานด้านกฎระเบียบ และเร่งกระบวนการยื่นเสนอ

ปรับการออกแบบโปรโตคอลให้เหมาะสม

การใช้ AI ในการทดลองทางคลินิกเริ่มต้นตั้งแต่ระยะเริ่มแรก ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีการออกแบบระเบียบวิธีการศึกษา ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เทคโนโลยีจะแนะนำการปรับปรุงโปรโตคอล กำหนดจุดสิ้นสุด และแนะนำเกณฑ์การคัดเลือกผู้ป่วย นำไปสู่การทดลองที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งทางวิทยาศาสตร์มากขึ้น

รับสมัครคนไข้

ปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกจะวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และเอกสารทางการแพทย์ เพื่อจับคู่ผู้ป่วยที่เข้าเกณฑ์ตามเกณฑ์การทดลองที่เฉพาะเจาะจง ในขณะที่เลือกผู้ป่วยสำหรับการทดลองทางคลินิก AI จะประเมินปัจจัยต่างๆ รวมถึงที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลประชากรของผู้ป่วย และประวัติการปฏิบัติงานของสถานที่ ซึ่งจะช่วยเร่งการสรรหาผู้ป่วยและทำให้กระบวนการคัดเลือกมีความแม่นยำมากขึ้น

การตรวจสอบความปลอดภัยแบบเรียลไทม์

AI ติดตามข้อมูลการทดลองทางคลินิกอย่างต่อเนื่องเพื่อดูสัญญาณความปลอดภัยและเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ AI สามารถระบุข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้ทันที ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ทันทีเพื่อปกป้องความปลอดภัยของผู้ป่วยและรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

รุ่นดิจิตอลทวิน

หนึ่งในการประยุกต์ใช้ AI ที่ก้าวล้ำที่สุดในการทดลองทางคลินิกคือแนวคิดเกี่ยวกับฝาแฝดดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกสามารถสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของผู้ป่วยโดยพิจารณาจากพันธุกรรม ประวัติทางการแพทย์ และข้อมูลด้านสุขภาพที่กำลังดำเนินอยู่ แบบจำลองเสมือนเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแบบจำลองแบบไดนามิกที่จำลองและคาดการณ์ผลลัพธ์ นำไปสู่ยุคใหม่ที่การดูแลสุขภาพมีความปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และเป็นรายบุคคลอย่างแท้จริง

การทำนายการตอบสนองของการรักษา

เนื่องจาก AI สามารถพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ตามคุณลักษณะของผู้ป่วยและตัวชี้วัดทางชีวภาพ จึงช่วยให้นักวิจัยประเมินว่าผู้ป่วยรายใดรายหนึ่งตอบสนองต่อการแทรกแซงต่างๆ อย่างไร เพิ่มประสิทธิภาพการรักษาให้เหมาะสม และลดความเสี่ยง วิธีการนี้อาจพลิกโฉมการแพทย์เฉพาะบุคคล การตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่ระยะแรก และปรับวิธีการรักษาให้เหมาะกับสภาพเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย

ประโยชน์ของการใช้ AI ในการทดลองทางคลินิก

การใช้ AI สำหรับการทดลองทางคลินิกมีข้อดีหลายประการที่ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย ความเร็ว และความสำเร็จโดยรวมของกระบวนการพัฒนายา ด้านล่างนี้คือคุณประโยชน์บางประการของ AI ในการทดลองทางคลินิก

เวลาออกสู่ตลาดเร็วขึ้น

ประโยชน์ที่ชัดเจนที่สุดประการหนึ่งของ AI ในการทดลองทางคลินิกคือการทำงานอัตโนมัติของงานที่ต้องใช้แรงงานมากและใช้เวลานานด้วยความเร็วและความแม่นยำที่น่าทึ่ง ตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว จับคู่ผู้ป่วยกับเกณฑ์การทดลองทางคลินิก และประมวลผลข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นงานที่นักวิจัยที่เป็นมนุษย์ต้องใช้เวลาดำเนินการนานกว่ามาก เป็นผลให้ทีม R&D สามารถเร่งกระบวนการพัฒนายา และทำให้ผู้ป่วยสามารถรักษาได้เร็วยิ่งขึ้น

ประสิทธิภาพต้นทุน

ด้วยการทำให้กระบวนการวิจัยและพัฒนาต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ AI สามารถลดความจำเป็นในการใช้แรงงานคนจำนวนมากและงานซ้ำๆ ได้ ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนทั้งในด้านแรงงาน ทรัพยากร และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน นอกจากนี้ AI ยังสามารถระบุและป้องกันความไร้ประสิทธิภาพในการทดลองทางคลินิก ลดความเสี่ยงของการแก้ไขโปรโตคอลที่มีค่าใช้จ่ายสูงและสร้างความมั่นใจว่าทรัพยากรได้รับการจัดสรรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

AI สำหรับการทดลองทางคลินิกยังสามารถช่วยในการรักษาการปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบโดยให้การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ การจัดทำเอกสาร และเส้นทางการตรวจสอบสำหรับข้อมูลและกระบวนการของการทดลองทางคลินิก ช่วยให้แน่ใจว่าทีม R&D ยังคงปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของความล่าช้าที่มีค่าใช้จ่ายสูงหรือปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์และการจัดการข้อมูล

ข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นในการทดลองทางคลินิกอาจมีข้อมูลอย่างล้นหลาม AI สามารถวิเคราะห์และจัดระเบียบปริมาณข้อมูลที่แท้จริงได้อย่างรวดเร็ว และระบุรูปแบบที่นักวิจัยที่เป็นมนุษย์จะใช้เวลานานกว่ามากในการตรวจจับหรืออาจมองข้ามในบางครั้ง ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการข้อมูลทางคลินิกช่วยให้ทีม R&D เข้าถึงข้อมูลที่จัดระเบียบได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการจัดการข้อมูลด้วยตนเอง และลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของข้อมูล

ยาเฉพาะบุคคล

ผู้ป่วยทุกรายต้องรับมือกับความต้องการและความซับซ้อนเฉพาะตัว ทำให้การทดสอบประสิทธิภาพการรักษาเป็นเรื่องที่ท้าทาย AI สามารถมีบทบาทสำคัญในการระบุกลุ่มผู้ป่วยเฉพาะกลุ่มที่มีแนวโน้มว่าจะได้รับประโยชน์จากยาบางชนิดมากที่สุด โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะทางพันธุกรรมและรูปแบบการใช้ชีวิต ทำให้การแพทย์เฉพาะบุคคลกลายเป็นความจริง

ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้น

การประยุกต์ใช้ AI ในการทดลองทางคลินิกยังช่วยปรับแต่งการรักษาให้เหมาะกับผู้ป่วยด้วยการระบุตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ ทำนายการตอบสนองต่อการรักษา และปรับโปรโตคอลการทดลองให้เหมาะสม แนวทางที่ยึดผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางช่วยเพิ่มโอกาสที่ผู้เข้าร่วมการทดลองจะได้รับผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จ ผู้ป่วยจะได้รับการรักษาที่มีแนวโน้มว่าจะได้ผลดีตามเงื่อนไขเฉพาะของตนเอง ซึ่งนำไปสู่การตอบสนองทางคลินิกและคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น

ประโยชน์ของ AI สำหรับการทดลองทางคลินิกเหล่านี้นำไปสู่การพัฒนายาใหม่ๆ สำหรับโรคต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อจำกัดที่สำคัญของการใช้ AI ในการทดลองทางคลินิก

แม้ว่าการใช้โซลูชัน AI ทางคลินิกจะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการที่ต้องแก้ไขเพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุด เรามาค้นพบความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดบางประการที่ขัดขวางวิธีการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในการวิจัยทางคลินิกให้ประสบความสำเร็จ

ขาดข้อมูลคุณภาพสูง

AI ในการดูแลสุขภาพอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อระบุรูปแบบและตัดสินใจได้ถูกต้อง หากข้อมูลไม่สอดคล้องกัน ไม่สมบูรณ์ หรือเอนเอียง AI จะไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนำไปสู่ความไร้ประสิทธิภาพในกระบวนการ อาจรับประกันยา และความล้มเหลวในการขออนุมัติจาก FDA

เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ เราต้องจัดลำดับความสำคัญของมาตรการประกันคุณภาพข้อมูล รวมถึงการล้างข้อมูล การกำหนดมาตรฐาน และการบรรเทาอคติ

ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย

การรับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยถือเป็นความท้าทายที่สำคัญอีกประการหนึ่ง อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและเภสัชกรรมจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนปริมาณมากในแต่ละวัน ก่อให้เกิดภัยคุกคามจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและการละเมิดข้อมูล

ดังนั้น เมื่อใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับบริการการทดลองทางคลินิก เราต้องใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลผู้ป่วยมีความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของพวกเขาจะไม่ถูกบุกรุก

คุณอาจต้องการอ่าน: blockchain แก้ไขปัญหาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างไร

ข้อพิจารณาด้านกฎระเบียบและจริยธรรม

การใช้ AI ในการทดลองทางคลินิกทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความปลอดภัยของผู้ป่วยและความรับผิดชอบในการตัดสินใจ เนื่องจากเทคโนโลยีทำให้บทบาทแบบเดิมไม่ชัดเจนและจำเป็นต้องมีการจัดสรรความรับผิดชอบที่ชัดเจน

เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามกฎระเบียบและปฏิบัติตามมาตรฐานทางจริยธรรม เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความเป็นอยู่ที่ดีของผู้เข้าร่วมการทดลอง

ปัญญาประดิษฐ์ในตัวอย่างการทดลองทางคลินิก

มีตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ในโลกแห่งความเป็นจริงหลายตัวอย่างในการทดลองทางคลินิก ซึ่งปรับปรุงด้านต่างๆ ของการดูแลผู้ป่วยและกระบวนการพัฒนายา:

ยาอินซิลิโก

INS018_055 ของ Insilico Medicine เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิก ปัจจุบันยาได้เข้าสู่การทดลองระยะที่ 2 สำหรับการรักษาโรคพังผืดในปอดโดยไม่ทราบสาเหตุ ซึ่งเป็นภาวะเรื้อรังที่ทำให้เกิดแผลเป็นในปอดและสร้างปัญหาในการหายใจ Insilico Medicine ในฮ่องกงใช้ระบบ AI ยุคใหม่เพื่อเชื่อมโยงเคมี ชีววิทยา และการวิเคราะห์การทดลองทางคลินิกเพื่อการพัฒนา INS018_055 ที่ประสบความสำเร็จ

แม้ว่าจะมียาอื่นๆ ที่ออกแบบโดย AI แต่ INS018_055 ก็เป็นยาตัวแรกที่มีทั้งเป้าหมายที่ค้นพบโดย AI และการออกแบบใหม่ที่สร้างโดย AI Insilico Medicine มียาอีกสองชนิดในขั้นตอนทางคลินิกที่สร้างโดย AI บางส่วน ขณะนี้ แห่งหนึ่งอยู่ในการทดลองทางคลินิกระยะที่ 1 สำหรับโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ (โควิด-19) ขณะที่อีกแห่งหนึ่งซึ่งออกแบบมาเพื่อรักษาเนื้องอกที่เป็นก้อน เพิ่งได้รับการอนุมัติจาก FDA ให้เริ่มการทดลองทางคลินิก

เทมปัส

Tempus กำลังทำให้การแพทย์ที่แม่นยำกลายเป็นความจริงโดยการใช้ AI สำหรับการทดลองทางคลินิกและการดูแลสุขภาพ โดยได้รับข้อมูลเชิงลึกจากคลังข้อมูลทางคลินิกและโมเลกุลที่กว้างขวาง Tempus ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการสรรหาและการจัดการการทดลองทางคลินิก บริษัทวิเคราะห์บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์และข้อมูลผู้ป่วยอื่นๆ เพื่อระบุผู้สมัครรับการทดลองที่เหมาะสม และติดตามความคืบหน้าของการทดลอง นำไปสู่การทดลองที่มีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุนมากขึ้น

เภสัชกรรมที่เกิดซ้ำ

Recursion Pharmaceuticals บริษัท TechBio ทางคลินิก ใช้ AI, ML และคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มการค้นคว้ายาและระบุตัวยาที่มีศักยภาพโดยการวิเคราะห์ภาพเซลล์ แนวทางนี้ช่วยเร่งกระบวนการค้นพบยา ทำให้บริษัทสามารถตรวจสอบสารประกอบที่หลากหลายและผลกระทบต่อโรคได้

อ่านเพิ่มเติม: การทำความเข้าใจผลกระทบของ IoT ในการดูแลสุขภาพ

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิก

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยทางคลินิกมีแนวโน้มที่ดี เนื่องจากเทคโนโลยีดังกล่าวมีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นการปฏิวัติทุกขั้นตอนของห่วงโซ่คุณค่าของการทดลองทางคลินิก

AI มีบทบาทสำคัญในการเร่งการค้นพบและพัฒนายา ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพโปรโตคอลการทดลองและการสรรหาผู้ป่วย ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลและการติดตามความปลอดภัย ด้วยความสามารถของ AI ในการขับเคลื่อนการแพทย์ที่แม่นยำ ระบุวิธีการรักษาแบบใหม่ และจำลองกลยุทธ์การทดลอง AI จึงสามารถรับประกันเวลาในการนำออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ลดต้นทุน และการรักษาเฉพาะบุคคลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในขณะที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีดังกล่าวน่าจะมีส่วนช่วยให้การทดลองทางคลินิกมีประสิทธิภาพ มีจริยธรรม และประสบความสำเร็จมากขึ้น ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยและอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพโดยรวม

แม้ว่าการประยุกต์ใช้ AI ในการทดลองทางคลินิกยังคงมีข้อกังวลด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพ แต่ความหวังก็คือในอนาคต AI จะเข้ามารับผิดชอบในกระบวนการพัฒนายามากขึ้นเพื่อรับประกันความรวดเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพ

ผู้คนในอุตสาหกรรมควรใช้ AI เป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่า ในขณะเดียวกันก็รักษาสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความปลอดภัยของผู้ป่วย เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบเพื่อประโยชน์ของทุกคน

ใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับการทดลองทางคลินิกด้วย Appinventiv

ในแวดวงการดูแลสุขภาพที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การใช้ประโยชน์จากพลังของปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น และ Appinventiv ก็สามารถเป็นพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เชื่อถือได้ของคุณ โดยมุ่งมั่นที่จะเป็นแสงสว่างนำทางคุณในการเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในด้านการดูแลสุขภาพ

ในฐานะบริษัทพัฒนา AI ที่มีชื่อเสียง เรามีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวางในการช่วยเหลือบริษัททางการแพทย์ เภสัชกรรม และเทคโนโลยีชีวภาพในการเพิ่มผลกระทบของ AI ให้สูงสุดภายในการทดลองทางคลินิกและขั้นตอนอื่น ๆ ของการดูแลสุขภาพ

ตัวอย่างเช่น เราได้พัฒนาโซลูชัน mHealth ที่เป็นนวัตกรรมสำหรับ YouCOMM ซึ่งกำหนดนิยามใหม่ของการสื่อสารระหว่างผู้ป่วยในโรงพยาบาล โดยให้ผู้ป่วยเข้าถึงความช่วยเหลือทางการแพทย์ได้แบบเรียลไทม์ ปรับปรุงประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่างผู้ป่วยและผู้ดูแล

สำหรับลูกค้ารายอื่น Soniphi เราได้สร้างระบบสุขภาพส่วนบุคคลที่ใช้ความถี่เรโซแนนซ์เป็นครั้งแรก ระบบดังกล่าวช่วยให้บริษัทนำวิทยาศาสตร์เสียงชีวภาพของมนุษย์มาสู่อุปกรณ์เคลื่อนที่ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้ใช้หลายล้านคนทั่วโลกได้เห็นการทำงานร่วมกันระหว่างเสียงพูดและสรีรวิทยา บุคลิกภาพ โครงสร้าง และการทำงานของร่างกายมนุษย์

ความเชี่ยวชาญของเราในการให้บริการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพสามารถเห็นได้ผ่านโครงการของเรา - Health-eApp เป็นแพลตฟอร์มที่ผู้ใช้สามารถจัดเก็บและตรวจสอบแอปทางการแพทย์ทั้งหมด ติดตามข้อมูลของอุปกรณ์ ค้นหาผู้ดูแล และเชื่อมต่อกับผู้คน ทำให้โลกการดูแลสุขภาพที่กว้างขวางกลายเป็นชุมชน

ประวัติการทำงานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วของเราในการให้บริการพัฒนา AI ให้กับแบรนด์ด้านการดูแลสุขภาพต่างๆ บ่งบอกถึงความสามารถของเราในการนำเสนอโซลูชัน AI ทางคลินิกแบบกำหนดเอง

ด้วยการร่วมมือกับเรา คุณไม่เพียงแต่ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของเทคโนโลยีล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังได้รับประโยชน์จากทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์กว่า 1,200 คนที่ทุ่มเท ซึ่งเข้าใจถึงความท้าทายและโอกาสที่ไม่เหมือนใครภายในขอบเขตการทดลองทางคลินิก

ดังนั้น ยอมรับอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกกับ Appinventiv และเริ่มต้นกระบวนการพัฒนายาที่มีประสิทธิภาพ มีจริยธรรม แม่นยำ และปลอดภัยยิ่งขึ้น ซึ่งมีแนวโน้มมากที่สุดจะได้รับความไว้วางใจจาก FDA และได้รับการอนุมัติ

ติดต่อได้เลย.

คำถามที่พบบ่อย

ถาม AI สามารถช่วยในการทดลองทางคลินิกได้อย่างไร

ตอบ AI สามารถช่วยการทดลองทางคลินิกได้โดยเพิ่มประสิทธิภาพการสรรหาผู้ป่วย คาดการณ์ประสิทธิภาพการรักษา ทำการวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ และปรับปรุงการตรวจสอบความปลอดภัย นอกจากนี้ยังเร่งกระบวนการทดลองใช้ ลดต้นทุน ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล และนำไปสู่การทดลองทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพ เป็นส่วนตัว และประสบความสำเร็จมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว และระบุรูปแบบที่อาจใช้เวลานานและยากต่อการตรวจจับเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง นอกจากนี้ AI ยังติดตามผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ช่วยให้นักวิจัยติดตามความคืบหน้าและตรวจจับผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้นได้ทันที

ถาม ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ในการทดลองทางคลินิกมีอะไรบ้าง

A. การใช้งานและตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ที่พบบ่อยที่สุดในการทดลองทางคลินิก ได้แก่ การสรรหาผู้ป่วยและการจับคู่คุณสมบัติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการออกแบบการทดลอง การตรวจสอบความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ การตรวจสอบเอกสารอัตโนมัติสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการข้อมูลทางคลินิกและ การวิเคราะห์. นอกจากนี้ AI ยังใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโปรโตคอล การทำนายการตอบสนองต่อการรักษา และการค้นพบตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ ทำให้การทดลองทางคลินิกมีประสิทธิภาพ แม่นยำ ปลอดภัยยิ่งขึ้น และคุ้มต้นทุนมากขึ้น

ถาม อนาคตของ AI ในการทดลองทางคลินิกจะเป็นอย่างไร?

ก. อนาคตของ AI ในการทดลองทางคลินิกมีแนวโน้มที่ดี เนื่องจาก AI ทั่วโลกในตลาดการทดลองทางคลินิกจะมีมูลค่า 4.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2570 ในขณะที่เทคโนโลยียังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ก็มีแนวโน้มที่จะเข้ามารับผิดชอบมากขึ้นในการพัฒนายาและทางคลินิก ภูมิทัศน์การทดลอง

ด้วยศักยภาพในการปรับปรุงการออกแบบการทดลอง เพิ่มประสิทธิภาพการสรรหาผู้ป่วย ปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูล และมีส่วนร่วมในการพัฒนาการรักษาเฉพาะบุคคลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น AI สำหรับการทดลองทางคลินิกจึงพร้อมที่จะเร่งการค้นพบยาและลดต้นทุน

โดยรวมแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยทางคลินิกจะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของการดูแลสุขภาพ ด้วยการทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพ มีจริยธรรม แม่นยำ และประสบความสำเร็จมากขึ้น