Будущее клинических испытаний: раскрытие потенциала искусственного интеллекта для революционного преобразования исследований в области здравоохранения

Потребность в новых лекарствах и лечении сейчас велика, как никогда. Однако разработка лекарств – сложный и трудоемкий процесс. Несмотря на молниеносную скорость разработки вакцин против COVID-19, вывод нового препарата на рынок часто занимает от 10 до 12 лет, а фаза клинических испытаний длится в среднем от пяти до семи лет.

Даже достижение фазы испытаний не дает гарантии, что препарат получит одобрение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), поскольку подавляющее большинство исследований и разработок не приводят к созданию продукта, достойного рынка, и только 12% таких лекарств получают одобрение FDA. .

Таким образом, чтобы разработать революционный препарат, фармацевтическим компаниям необходимо использовать возможности искусственного интеллекта, которые могут надежно повысить уровень одобрения FDA, обеспечивая при этом эффективность и безопасность препарата.

Давайте узнаем больше о различных вариантах использования, преимуществах и ограничениях использования искусственного интеллекта в клинических испытаниях.

Понимание роли искусственного интеллекта в клинических исследованиях

Искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении становится все более распространенным в отрасли. По данным Statista, глобальный рынок искусственного интеллекта в сфере здравоохранения в 2021 году стоил около 11 миллиардов долларов, а к 2030 году, по прогнозам, его стоимость составит 188 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста составит 37% с 2022 по 2030 год.

Искусственный интеллект станет самой революционной технологией в разработке лекарств, обеспечивающей автоматизацию, доступ к передовой аналитике и повышение скорости на всех этапах клинических испытаний.

Сегодняшняя цепочка создания стоимости клинических исследований формируется макротенденциями, которые включают климатическое давление, геополитическую неопределенность и пандемию COVID-19. Более того, растущий спрос на персонализированное лечение и достижения в области адаптивного дизайна сделали клинические исследования более сложными, чем когда-либо. ИИ предлагает возможности оптимизации во всех аспектах процесса клинических исследований, включая анализ данных, распознавание закономерностей и раннее выявление потенциальных проблем.

Читайте также: Как ИИ ускоряет постановку медицинского диагноза?

Варианты использования ИИ в клинических испытаниях

Искусственный интеллект предлагает различные ценные варианты использования в клинических испытаниях, переопределяя способы проведения исследований и разработок в отрасли здравоохранения. Использование ИИ в клинических исследованиях может революционизировать весь процесс разработки лекарств, обеспечивая более эффективное управление данными, более эффективное принятие решений и общий успех цепочки создания стоимости клинических исследований.

Вот некоторые из наиболее известных случаев использования ИИ в клинических испытаниях:

Автоматизация проверки документов

Искусственный интеллект в клинических испытаниях помогает просматривать и анализировать нормативные документы, такие как заявки на исследования новых лекарств (IND). Это помогает выявлять ошибки, несоответствия или недостающую информацию, обеспечивая соответствие нормативным стандартам и ускоряя процесс подачи.

Оптимизация дизайна протокола

Использование ИИ в клинических исследованиях начинается с начальных этапов, где он меняет способы разработки протоколов исследований. Анализируя исторические данные, технология предлагает улучшения протокола, определяет конечные точки и рекомендует критерии набора пациентов, что приводит к более эффективным и научно обоснованным исследованиям.

Набор пациентов

Искусственный интеллект в клинических исследованиях анализирует данные пациентов, электронные медицинские записи (EHR) и медицинскую литературу, чтобы сопоставить подходящих пациентов с конкретными критериями исследования. При выборе пациентов для клинических исследований ИИ оценивает различные факторы, включая географическое местоположение, демографические данные пациентов и историю работы учреждения. Это ускоряет набор пациентов и обеспечивает более точный процесс отбора.

Мониторинг безопасности в режиме реального времени

ИИ постоянно отслеживает данные клинических испытаний на предмет сигналов безопасности и побочных эффектов. Анализируя данные пациентов в режиме реального времени, ИИ может оперативно выявлять потенциальные проблемы безопасности, что позволяет немедленно принять меры для защиты безопасности пациентов и обеспечения соответствия нормативным требованиям.

Модели цифровых двойников

Одним из самых новаторских применений ИИ в клинических испытаниях является идея цифровых двойников. Искусственный интеллект в клинических испытаниях может создавать виртуальные копии пациентов на основе их генетики, истории болезни и текущих данных о состоянии здоровья. Эти виртуальные копии служат динамическими моделями, которые моделируют и прогнозируют результаты, открывая новую эпоху, когда здравоохранение станет действительно безопасным, эффективным и индивидуализированным.

Прогноз ответа на лечение

Поскольку ИИ может разрабатывать прогностические модели на основе характеристик пациентов и биомаркеров, он помогает исследователям оценить, как конкретный пациент реагирует на различные вмешательства, оптимизируя эффективность лечения и снижая риски. Этот подход потенциально может трансформировать персонализированную медицину, выявляя потенциальные проблемы на ранней стадии и адаптируя терапию к уникальному состоянию каждого пациента.

Преимущества использования ИИ в клинических исследованиях

Использование ИИ для клинических испытаний дает ряд преимуществ, которые помогают повысить точность, эффективность, безопасность, скорость и общий успех процесса разработки лекарств. Ниже упомянуты некоторые из многих преимуществ ИИ в клинических испытаниях.

Ускоренный выход на рынок

Одним из наиболее очевидных преимуществ искусственного интеллекта в клинических испытаниях является автоматизация трудоемких и трудоемких задач с поразительной скоростью и точностью. Например, ИИ может быстро анализировать обширные наборы данных, сопоставлять пациентов с критериями клинических испытаний и обрабатывать сложные научные данные — задачи, на выполнение которых исследователям-людям потребовалось бы гораздо больше времени. В результате группы исследований и разработок могут ускорить процесс разработки лекарств, быстрее доставляя пациентам потенциальные методы лечения.

Эффективность затрат

Автоматизируя различные процессы исследований и разработок, ИИ может снизить потребность в длительном ручном труде и выполнении повторяющихся задач. Это приводит к экономии затрат с точки зрения рабочей силы, ресурсов и эксплуатационных расходов. Кроме того, ИИ может выявлять и предотвращать неэффективность клинических испытаний, снижая риск дорогостоящих изменений протокола и обеспечивая более эффективное распределение ресурсов.

Соответствие нормативным требованиям

ИИ для клинических испытаний также может помочь в обеспечении соответствия нормативным стандартам, обеспечивая мониторинг в реальном времени, документацию и контрольные журналы для данных и процессов клинических испытаний. Это гарантирует, что команда исследований и разработок будет соблюдать нормативные требования, сводя к минимуму риск дорогостоящих задержек или проблем с соблюдением требований здравоохранения.

Анализ данных и управление ими

Большой объем данных, полученных в ходе клинических испытаний, может оказаться ошеломляющим. ИИ может быстро анализировать и систематизировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, на обнаружение которых исследователям-людям потребовалось бы гораздо больше времени или которые иногда могли бы упустить из виду. Искусственный интеллект в управлении клиническими данными помогает команде исследований и разработок быстро получить доступ к систематизированным данным, что экономит время на ручном управлении данными и снижает риск ошибок в данных.

Персонализированная медицина

Каждый пациент имеет уникальные потребности и сложности, что затрудняет проверку эффективности лечения. ИИ может сыграть ключевую роль в выявлении конкретных групп пациентов, которые с наибольшей вероятностью выиграют от конкретного лекарства на основе таких факторов, как генетический профиль и образ жизни, делая персонализированную медицину реальностью.

Улучшение результатов лечения пациентов

Применение ИИ в клинических испытаниях также помогает адаптировать лечение к пациентам путем выявления биомаркеров, прогнозирования реакции на лечение и оптимизации протоколов испытаний. Такой подход, ориентированный на пациента, повышает вероятность успешных результатов для участников исследования. Пациенты получают лечение, которое с большей вероятностью будет эффективным для их конкретных состояний, что приведет к улучшению клинического ответа и качества жизни.

Эти преимущества ИИ для клинических испытаний приводят к более эффективной и точной разработке новых лекарств для широкого спектра заболеваний.

Ключевые ограничения использования ИИ в клинических исследованиях

Несмотря на множество преимуществ использования клинических решений искусственного интеллекта, существуют и некоторые ограничения, которые необходимо устранить, чтобы максимально использовать его потенциал. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем, которые мешают успешному внедрению искусственного интеллекта в клинические исследования.

Отсутствие качественных данных

ИИ в здравоохранении полагается на высококачественные данные для выявления закономерностей и принятия правильных решений. Если данные противоречивы, неполны или предвзяты, ИИ не сможет делать точные прогнозы, что приводит к неэффективности процесса, потенциальному страхованию лекарств и неспособности получить одобрение FDA.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы должны уделить первоочередное внимание мерам по обеспечению качества данных, включая очистку данных, стандартизацию и устранение предвзятости.

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных пациентов является еще одной серьезной проблемой. Отрасли здравоохранения и фармацевтики ежедневно имеют дело с большим объемом конфиденциальных данных, что создает угрозу несанкционированного доступа и утечки данных.

Поэтому при использовании ИИ для услуг по клиническим исследованиям мы должны принимать упреждающие меры, чтобы гарантировать безопасность данных пациентов и не подвергать риску их конфиденциальность.

Вам может быть интересно прочитать: Как блокчейн решает проблемы конфиденциальности и безопасности данных?

Нормативные и этические соображения

Использование ИИ в клинических исследованиях поднимает вопросы о безопасности пациентов и ответственности за принятие решений, поскольку технология размывает традиционные роли и требует четкого распределения ответственности.

Мы должны гарантировать, что они соблюдают нормативные требования и следуют этическим стандартам, обеспечивая безопасность и благополучие участников испытаний.

Искусственный интеллект в примерах клинических испытаний

Есть несколько реальных примеров использования искусственного интеллекта в клинических испытаниях, улучшающего различные аспекты ухода за пациентами и процесса разработки лекарств:

Инсилико Медицина

INS018_055 от Insilico Medicine — один из лучших примеров искусственного интеллекта в клинических испытаниях. В настоящее время препарат достиг второй фазы испытаний для лечения идиопатического легочного фиброза, хронического заболевания, которое вызывает рубцевание легких и создает проблемы с дыханием. Гонконгская компания Insilico Medicine использует системы искусственного интеллекта нового поколения для объединения химических, биологических и клинических исследований для успешной разработки INS018_055.

Хотя существуют и другие лекарства, разработанные с помощью ИИ, INS018_055 является первым препаратом, у которого как новая мишень, открытая ИИ, так и новая конструкция, созданная ИИ. У Insilico Medicine есть еще два препарата на клинической стадии, частично созданные с помощью ИИ. Один из них в настоящее время находится на первой фазе клинических испытаний COVID-19, а другой, предназначенный для лечения солидных опухолей, недавно получил одобрение FDA на начало клинических испытаний.

Темпус

Tempus делает точную медицину реальностью, применяя искусственный интеллект для клинических испытаний и здравоохранения, извлекая информацию из своей обширной библиотеки клинических и молекулярных данных. Tempus использует ИИ для оптимизации набора и управления клиническими исследованиями. Компания анализирует электронные медицинские карты и другие данные пациентов, чтобы определить подходящих кандидатов на исследования и отслеживать ход исследований, что приводит к более эффективным и экономически выгодным исследованиям.

Рекурсия Фармацевтика

Recursion Pharmaceuticals, компания TechBio, находящаяся на клинической стадии, использует искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение для разработки платформы для поиска лекарств и выявления потенциальных кандидатов на лекарства путем анализа изображений клеток. Такой подход ускоряет процесс открытия лекарств, позволяя компании исследовать широкий спектр соединений и их влияние на заболевания.

Читайте также: Понимание влияния Интернета вещей в здравоохранении

Будущее искусственного интеллекта в клинических испытаниях

Будущее искусственного интеллекта в клинических исследованиях является многообещающим, поскольку технология, по-видимому, развивается с головокружительной скоростью, производя революцию на каждом этапе цепочки создания стоимости клинических исследований.

ИИ играет все более важную роль в ускорении открытия и разработки лекарств: от оптимизации протоколов испытаний и набора пациентов до улучшения анализа данных и мониторинга безопасности. Благодаря способности ИИ управлять точной медициной, выявлять новые методы лечения и моделировать стратегии испытаний, он обещает более быстрый выход на рынок, снижение затрат и более эффективное персонализированное лечение.

Поскольку технология продолжает развиваться, она, скорее всего, будет способствовать более эффективным, этичным и успешным клиническим испытаниям, принося пользу пациентам и отрасли здравоохранения в целом.

Хотя по-прежнему существуют проблемы с безопасностью и эффективностью применения ИИ в клинических испытаниях, есть надежда, что в будущем ИИ возьмет на себя больше обязанностей в процессе разработки лекарств, чтобы гарантировать скорость, точность и эффективность.

Люди в отрасли должны использовать его как ценный инструмент, сохраняя при этом баланс между инновациями и безопасностью пациентов, чтобы обеспечить этичное и ответственное использование ИИ на благо всех.

Используйте ИИ для клинических испытаний с помощью Appinventiv

В быстро развивающейся сфере здравоохранения использование возможностей искусственного интеллекта в клинических испытаниях больше не вариант, а необходимость. Appinventiv может стать вашим надежным технологическим партнером, готовым стать вашим путеводной звездой на пути цифровой трансформации в здравоохранении.

Будучи известной компанией по разработке искусственного интеллекта, мы обладаем обширным опытом и знаниями в оказании помощи медицинским, фармацевтическим и биотехнологическим компаниям в максимизации эффективности искусственного интеллекта в клинических испытаниях и на других этапах здравоохранения.

Например, мы разработали инновационное решение мобильного здравоохранения для YouCOMM, которое переосмысливает общение с пациентами в больнице, предоставляя пациентам доступ к медицинской помощи в режиме реального времени, повышая эффективность общения между пациентом и лицом, осуществляющим уход.

Для другого клиента, Soniphi, мы создали первую персональную оздоровительную систему, основанную на резонансных частотах. Система помогает компании перенести науку о биоакустике человека на мобильные устройства, позволяя миллионам пользователей по всему миру увидеть синергию между отпечатком голоса и физиологией, личностью, структурой и функциями человеческого тела.

Наш опыт в предоставлении услуг по разработке программного обеспечения для здравоохранения также можно увидеть в нашем проекте Health-eApp. Это платформа, на которой пользователи могут хранить и контролировать все свои медицинские приложения, отслеживать данные устройств, находить лиц, осуществляющих уход, и общаться с людьми, превращая обширный мир здравоохранения в сообщество.

Наш проверенный опыт предоставления услуг по разработке ИИ для различных брендов здравоохранения красноречиво говорит о нашей компетентности в предоставлении индивидуальных клинических решений ИИ.

Сотрудничая с нами, вы не только используете потенциал передовых технологий, но и получаете выгоду от работы специализированной команды, состоящей из более чем 1200 экспертов по разработке программного обеспечения, которые понимают уникальные проблемы и возможности в сфере клинических исследований.

Итак, используйте будущее искусственного интеллекта в клинических испытаниях с Appinventiv и приступайте к более эффективному, этичному, точному и безопасному процессу разработки лекарств, который, скорее всего, завоюет доверие FDA и получит одобрение.

Свяжитесь с нами сейчас.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как ИИ может помочь в клинических испытаниях?

Ответ: ИИ может помочь в клинических исследованиях, оптимизируя набор пациентов, прогнозируя эффективность лечения, автоматизируя анализ данных и улучшая мониторинг безопасности. Кроме того, это ускоряет процессы исследований, снижает затраты, улучшает качество данных и приводит к более эффективным, персонализированным и успешным клиническим исследованиям.

Например, ИИ может быстро анализировать огромные объемы данных пациентов и выявлять закономерности, которые в противном случае потребовали бы много времени и их было бы трудно обнаружить, если делать это вручную. Кроме того, ИИ наблюдает за пациентами в режиме реального времени, помогая исследователям отслеживать их прогресс и мгновенно выявлять потенциальные побочные эффекты.

Вопрос. Каковы примеры использования искусственного интеллекта в клинических испытаниях?

A. Некоторыми из наиболее распространенных применений и примеров искусственного интеллекта в клинических исследованиях являются набор пациентов и соответствие критериям отбора, прогнозная аналитика для планирования исследований, мониторинг безопасности в режиме реального времени, автоматизированная проверка документов на соответствие нормативным требованиям, а также искусственный интеллект в управлении клиническими данными и анализ. ИИ также используется для оптимизации протоколов, прогнозирования ответа на лечение и обнаружения биомаркеров, что делает клинические исследования более эффективными, точными, безопасными и экономически выгодными.

Вопрос. Каково будущее ИИ в клинических испытаниях?

A. Будущее ИИ в клинических исследованиях является многообещающим, поскольку к 2027 году глобальный рынок ИИ в клинических исследованиях будет стоить 4,8 миллиарда долларов. Поскольку технология продолжает развиваться, она, скорее всего, возьмет на себя больше ответственности в разработке лекарств и клинических исследованиях. пробный пейзаж.

Обладая потенциалом оптимизации планирования исследований, улучшения набора пациентов, улучшения анализа данных и содействия разработке более персонализированных и эффективных методов лечения, ИИ для клинических испытаний способен ускорить поиск лекарств и снизить затраты.

В целом искусственный интеллект в клинических исследованиях сыграет ключевую роль в формировании будущего здравоохранения, сделав этот процесс более эффективным, этичным, точным и успешным.