Kuidas kasutada tehisintellekti kogu farmaatsiaravi käigus

Oleme viimastel aastakümnetel tervishoius tänu uue tehnoloogia kasutuselevõtule teinud uskumatuid edusamme. Nüüd annab tehisintellekt (AI) veel ühe suure võimaluse jätkata seda suundumust, et veelgi parandada patsientide elu. Terviseseisundite mõistmiseks ja raviks on tehisintellektil palju erinevaid rakendusi. Tegelikult saab tehisintellekti kasutada kogu torujuhtme vältel, kui teadlased hakkavad uut haigust ravima. See tehnoloogia võib olla eriti kasulik uute ravimite avastamisel, esilekerkivate haiguste mõistmisel ja ravitulemuste mõõtmisel.

AI ravimite avastamisel

Ammu enne seda, kui tootjad saavad ravimi turule tuua, töötavad teadlased õigete molekulide tuvastamise nimel. Tehisintellekti saab rakendada ravimite avastamisel ja arendamisel, eriti selleks, et muuta protsess tõhusamaks ja odavamaks. Tüüpilises avastamisprotsessis võivad teadlased kulutada aastaid erinevate molekulide testimisele, et mõista, et kliiniliseks uuringuks valitud molekulil ei ole soovitud mõju. Tehisintellekt võib selles protsessis mängida rolli, ennustades erinevate molekulide bioaktiivsust ja koostoimeid. Olemasolevaid andmeid võimendades võib ennustav mudel olla võimeline tuvastama molekuli, millel on suurem tõenäosus avaldada mõju, mida teadlased ja meditsiiniringkonnad loodavad, isegi enne, kui keegi laborisse astub.

Tehisintellekti kasutamine ravimite väljatöötamisel on alles suhteliselt varajases staadiumis ja praegu pole AI poolt avastatud ravimeid turul. Sellest hoolimata on paljud tervishoiu- ja teadusorganisatsioonid juba alustanud tehisintellekti protsessi kaasamist ja jõuavad tehisintellekti väljatöötatud ravimite kliiniliste uuringuteni. Näiteks idiopaatilise kopsufibroosi (IPF) ravim, mis tuvastati AI abil sisenes 1. faasi katsetesse aastal 2022 ja sai FDA harva kasutatavate ravimite nimetuse varem sel aastal. Kuna tööstus muutub tehisintellektiga mugavamaks, laienevad selle rakendused ravimite väljatöötamisel tõenäoliselt veelgi ja lõpuks võime näha, et tehisintellektiga välja töötatud ravimeid antakse patsientidele.

AI epidemioloogias ja kliiniliste uuringute juhtimises

Teine oluline samm teraapia turule toomisel ja patsiendi kätte jõudmisel on haigusest arusaamise saamine ja selle mõju tervisele elanikkonna tasandil. Siin astuvad sisse epidemioloogid – teadlaste rühm, kes vastutab terapeutilise riskijuhtimise kvantifitseerimise ja jälgimise eest sihtpopulatsioonide ja näidustuste lõikes.

Kasutades tehisintellekti ja masinõppe (ML) tehnikaid, saavad epidemioloogid uurida reaalmaailma andmeid (RWD) – muu hulgas kättesaadavaid andmeid – ja teha kindlaks suundumused olulised äriliste ja kliiniliste otsuste tegemisel. Kuna ML on optimeeritud andmete hüpoteesivabaks uurimiseks, võimaldab see teadlastel avastada uudseid mustreid, luua paremaid ennustusi selliste peamiste suundumuste kohta nagu haiguste levimus ja tuvastada halbade tulemustega seotud riskitegureid. Need teadmised on teadlastele kriitilise tähtsusega, et arendada välja ravimeetodeid, mis vastavad kõige tõhusamalt nende sihtrühma vajadustele.

Tehisintellekt võib automatiseerida ka ravimiarenduse kliiniliste uuringute faasi osi, mis on kriitilise tähtsusega uue ravi ohutuse ja tõhususe kindlakstegemiseks enne, kui see patsientideni jõuab. Näiteks saab tehisintellekti kasutada selleks, et tagada, et kliinilisse uuringu jaoks värvatakse õiged patsiendid ja et uuringurühm esindaks üldist elanikkonda, võttes arvesse mitmekesisust ja võrdsust. AI võib aidata ka katsete ohutusaruannete ülevaatamisel viisil, mis on inimmeeskonnast usaldusväärsem. Kogu epidemioloogiat ja kliiniliste uuringute kavandamist ei saa automatiseerida, kuid tehisintellekt võib muuta protsessi teatud aspektid tõhusamaks.

AI ravitulemuste hindamisel

Kui kliiniline uuring on näidanud tõhusust, on oluline mõista uue sekkumise väärtust tervishoiuteenuste turul. Selleks ajaks on teadlased kulutanud lugematuid tunde ja sadu miljoneid, kui mitte miljardeid dollareid ravi väljatöötamisele, kuid nad peavad siiski tagama, et õiged patsiendid saaksid seda vajadusel kasutada. See on koht, kus terviseökonoomika ja tulemuste uurimine (HEOR) – tervishoiu sekkumiste väärtuse uurimine – mängib ravimite väljatöötamisel otsustavat rolli.

HEORi analüüside lõppeesmärk on aidata maksjatel ja teistel tervishoiu rahastamisega tegelevatel isikutel optimeerida oma elanikkonna tervist, minimeerides samal ajal kulusid. Ilma selleta ei oleks tervishoiusüsteemid rahaliselt stabiilsed ja abi õigeaegne osutamine oleks ohus. Tehisintellekt võib mängida rolli HEOR-analüüsides, avastades andmete mustrid, mis aitavad kvantifitseerida ravist saadavat kasu, näiteks tuvastada ainulaadsed alampopulatsioonid, mille tulemused paranevad üldpopulatsiooniga võrreldes.

Näiteks ML-i kasutati a uuring II tüüpi diabeediga inimeste seas et uurida, millistele alampopulatsioonidele võiks kaalulangusele suunatud käitumuslik sekkumine kasu saada. Kuigi II tüüpi diabeediga inimeste üldpopulatsioonis olulist mõju ei leitud, leidsid teadlased, et spetsiifiliste omadustega alarühm võib pärast sekkumist vältida südame-veresoonkonna haiguste tüsistusi. Need teadmised aitasid arstidel ja terviseplaanidel teada, millised konkreetsed patsiendid saaksid sekkumisest kõige rohkem kasu, aidates parandada patsientide tulemusi ja säästa kulusid üldiselt.

AI tulevik farmaatsiatööstuses

Haiguste mõistmisel ja ravimisel on tehisintellektil selgelt palju rakendusi ning teadlased on pühendunud tehnoloogia edasisele edendamisele. Tegelikult asutati hiljuti HEORi juhtiv organisatsioon ISPOR masinõppe kasutamise juhised piirkonna sees. See näitab pühendumust AI ja ML kasutuse laiendamisele, et selle potentsiaali maksimeerida.

Epidemioloogid, teadlased, tervishoiuökonomistid ja teised, kes mängivad rolli ravimite väljatöötamise protsessis, võivad kõik leida väärtust tehisintellekti kaasamisest oma töösse. Ja kui suudame tehisintellekti kasutada haiguste paremaks mõistmiseks ning tõhusamate ja sihipärasemate ravimeetodite väljatöötamiseks, saavad patsiendid sellest päeva lõpuks tohutult kasu. AI-l on tervishoius ja farmaatsias piiramatu potentsiaal elu parandamiseks – ja meie kohustus on seda maksimaalselt ära kasutada.