Updesh Dosanjh, vedoucí praxe, technologická řešení, IQVIA – rozhovor

Updesh Dosanjh, vedoucí praxe technologických řešení ve společnosti IQVIA (IQV ), světovém lídru v oblasti využití dat, technologií, pokročilé analytiky a odborných znalostí pro pomoc zákazníkům v oblasti zdravotnictví a lidského zdraví.

Co vás původně přitáhlo k oboru life sciences?

Pracoval jsem v několika odvětvích během posledních 30 let, včetně odvětví life sciences na počátku své kariéry. Když jsem se rozhodl vrátit do odvětví life sciences před 15 lety, bylo to proto, abych dosáhl tří cílů: pracovat v odvětví, které přispívá k blahu lidí; pracovat v oblasti, která může být významně podporována technologiemi; a pracovat v odvětví, které mi nabízí možnost pracovat s příjemnými lidmi. Práce v týmu farmakovigilance v odvětví life sciences mi pomohla splnit všechny tyto cíle.

Můžete diskutovat, co je human data science a jeho význam pro IQVIA?

Objem dat o lidském zdraví se rychle zvyšuje – o více než 878 procent od roku 2016. Je stále více potřeba pokročilé analytiky, aby se získaly potřebné poznatky. Data science a technologie se rychle vyvíjejí, ale stále existují výzvy spojené se sběrem a analýzou strukturovaných a nestrukturovaných dat, zejména když pocházejí z rozdílných a izolovaných zdrojů dat.

Emergentní disciplína human data science spojuje studium lidské vědy s průlomovými technologiemi, aby využila potenciální hodnotu velkých dat v oblasti lidského zdraví. V podstatě human data scientist slouží jako překladatel mezi světem klinika a světem specialisty na data. Tento nový paradigmatický přístup pomáhá řešit výzvy, kterým čelí zdravotnictví 21. století.

IQVIA je jedinečně umístěna, aby sbírala, chránila, klasifikovala a studovala data, která nám pomáhají zodpovědět otázky o lidském zdraví. Jako lídr v human data science má IQVIA hlubokou úroveň odborných znalostí v oblasti life sciences a také sofistikované analytické schopnosti, aby získala poznatky z velkého množství datových bodů, které mohou pomoci zákazníkům v oblasti life sciences uvádět nové léky na trh rychleji a dosahovat lepších výsledků v oblasti zdraví. Díky pochopení dnešních výzev a kreativitě v oblasti nových inovací se IQVIA zaměřila na koncept human data science – transformuje způsob, jakým odvětví life sciences nachází pacienty, diagnostikuje nemoci a léčí stavy.

Jak může AI nejlepším způsobem pomoci výzkumníkům léků při snižování počtu konkrétních léků, které si zaslouží více zdrojů?

Zavedení nových léků na trh je neuvěřitelně nákladné a časově náročné – v průměru to trvá asi 10 let a stojí 2,6 miliardy dolarů. Když vývojáři léků zkoumají potenciál molekuly pro léčbu nebo prevenci nemoci, analyzují veškerá dostupná data relevantní pro tuto molekulu, což vyžaduje značné množství času a zdrojů. Kromě toho, jednou je lék uveden na trh, jsou společnosti odpovědné za farmakovigilanci, při které musí využít technologie k monitorování nežádoucích účinků (AE) – jakýchkoli nežádoucích zkušeností spojených s použitím daného léku – a tak pomáhají zajistit bezpečnost pacientů.

Nástroje umělé inteligence (AI) mohou pomoci organizacím v oblasti life sciences automatizovat ruční úkoly zpracování dat, aby vyhledávaly a sledovaly vzory v datech. Místo toho, aby musely ručně procházet stovky nebo tisíce datových bodů, aby našly nejrelevantnější poznatky týkající se konkrétní léčby, AI může pomoci týmům v oblasti life sciences účinně odhalit nejdůležitější informace a přinést je na přední místo pro další zkoumání a akční poznatky. To zajišťuje, že více času a zdrojů z týmu life sciences je vyhrazeno pro strategickou analýzu a rozhodování, spíše než pro reporting dat.

V nedávném článku jste popsali, jak biotechnologické společnosti, které využívají zpracování přirozeného jazyka, budou mít konkurenční výhodu. Proč si myslíte, že je to tak důležité?

Společnosti v oblasti life sciences jsou pod větším tlakem než kdykoli předtím, aby inovovaly, protože usilují o pokrok v globálním zdraví a zůstávají konkurenceschopné na vysoce nasyceném trhu. Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je v současné době využíváno společnostmi v oblasti life sciences, aby pomohly vytěžit a “přečíst” nestrukturované, textové dokumenty. Existuje však stále značný nevyužitý potenciál pro využití NLP ve farmakovigilanci, aby dále chránil bezpečnost pacientů a zajišťoval soulad s regulačními požadavky. NLP má potenciál splnit měnící se požadavky na soulad, pochopit nové zdroje dat a zvýšit nové příležitosti pro inovace. Toho dosahuje kombinací a srovnáním AE z desetiletí statistických dat a nových příchozích pacientských dat – která mohou být zpracována v reálném čase – a poskytuje bezprecedentní úroveň viditelnosti a jasnosti kolem informací získaných z kritických zdrojů dat.

Farmakovigilance (zjišťování, sběr, hodnocení, monitorování a prevence nežádoucích účinků farmaceutických produktů) se stále více spoléhá na AI. Můžete diskutovat některé úsilí, které IQVIA vyvíjí v této oblasti?

Jak bylo zmíněno, jednou z hlavních rolí farmakovigilance (PV) je sběr a analýza informací o AE. Dnes je asi 80 procent zdravotnických dat uloženo v nestrukturovaných formátech, jako jsou e-maily a papírové dokumenty, a AE je třeba agregovat a korelovat z rozdílných a rozsáhlých zdrojů dat, včetně sociálních médií, online komunit a dalších digitálních formátů. Co více, jazyk je subjektivní a definice jsou tekuté. Ačkoli dva pacienti, kteří užívají stejný lék, mohou popisovat podobné reakce AE, každý pacient může zažít, měřit a popisovat úroveň bolesti nebo nepohodlí na dynamické škále na základě různých faktorů. PV a bezpečnostní specialisté pracující ve společnostech v oblasti life sciences, které stále spoléhají na manuální reporting a zpracování dat, musí tyto rozsáhlé, různé a komplexní datové sady procházet prostřednictvím neefektivních procesů. To nejen zpomaluje klinické studie, ale také potenciálně zpožďuje zavedení nových léků na trh, brání pacientům v přístupu k potenciálně život zachraňujícím lékům.

Odvětví life sciences je vysoce závislé na datech a není lepší spojencem pro analýzu dat a detekci vzorů než AI. Tyto nástroje jsou zvláště užitečné pro zpracování a extrapolaci velkých, komplexních datových sad PV, aby pomohly automatizovat manuální pracovní zátěže a využít lidské zdroje na bezpečnostních týmech. Skutečně, přijetí AI a NLP nástrojů v odvětví life sciences umožňuje převést velké, nestrukturované datové sady na akční poznatky bezprecedentní rychlostí. Zde jsou einige způsoby, jak AI může zlepšit provozní efektivitu pro PV týmy, které IQVIA aktivně dodává svým zákazníkům dnes:

1. Rychlejší vyhledávání literatury pro relevantní informace
2. Skenování sociálních médií po celém světě, aby se identifikovaly AE
3. Poslouchání a absorbování audio hovorů (například do call centra) pro zmínky o společnosti nebo léku
4. Překládání velkých množství informací z jednoho jazyka do jiného
5. Převod naskenovaných dokumentů o AE na akční informace
6. Čtení a interpretace případových narrativ s minimálním lidským vedením
7. Určení, zda některé vzory v datech AE poskytují nové, dříve nerealizované informace, které by mohly zlepšit bezpečnost pacientů
8. Automatizace následných kontrol, aby se ověřily informace a zachytila chybějící data

Ještě něco, co byste chtěli sdílet o IQVIA?

IQVIA využívá své velké datové sady, pokročilé technologie a hluboké odborné znalosti, aby poskytovala kritický diferenciátor při poskytování nástrojů AI, které jsou speciálně vyvinuty a vycvičeny pro odvětví life sciences. Tato jedinečná kombinace atributů je to, co přispělo k úspěšné implementaci technologie IQVIA napříč širokým spektrem hráčů v odvětví. To podporuje integrované globální úsilí o soulad s předpisy pro odvětví, stejně jako zlepšování bezpečnosti pacientů.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří si chtějí dozvědět více, by měli navštívit IQVIA.