एआई का लाभ फार्मा उपचार पाइपलाइन में कैसे उठाएं

हमने पिछले कुछ दशकों में स्वास्थ्य देखभाल में अद्भुत प्रगति की है, नए प्रौद्योगिकी की शुरुआत के लिए धन्यवाद। अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक और बड़ा अवसर प्रस्तुत करता है इस प्रवृत्ति को और आगे बढ़ाने के लिए रोगियों के जीवन को और बेहतर बनाने के लिए। स्वास्थ्य स्थितियों को समझने और उनका इलाज करने के लिए एआई के कई अनुप्रयोग हैं। वास्तव में, एआई का लाभ पूरे पाइपलाइन में उठाया जा सकता है जब शोधकर्ता एक नए रोग का इलाज करने के लिए निकलते हैं। यह तकनीक नए दवाओं की खोज, उभरते रोगों को समझने और उपचारों के परिणामों को मापने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकती है।

दवा खोज में एआई

निर्माता एक दवा को बाजार में लाने से बहुत पहले, शोधकर्ता सही अणुओं की पहचान करने के लिए काम कर रहे हैं। एआई को दवा खोज और विकास में लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से प्रक्रिया को अधिक कुशल और कम खर्चीला बनाने के उद्देश्य से। खोज की प्रक्रिया में, शोधकर्ता वर्षों तक विभिन्न अणुओं का परीक्षण कर सकते हैं, केवल यह महसूस करने के लिए कि क्लिनिकल परीक्षण के लिए चुना गया अणु इच्छित प्रभाव नहीं डालता है। एआई इस प्रक्रिया में भूमिका निभा सकता है विभिन्न अणुओं की जैविक गतिविधि और परस्पर क्रिया की भविष्यवाणी करके। मौजूदा डेटा का लाभ उठाकर, एक भविष्यसूचक मॉडल एक ऐसे अणु की पहचान कर सकता है जिसके पास शोधकर्ता और चिकित्सा समुदाय की उम्मीदों को पूरा करने की अधिक संभावना है, यहां तक कि किसी के प्रयोगशाला में प्रवेश करने से पहले भी।
दवा विकास में एआई का उपयोग अभी भी अपेक्षाकृत प्रारंभिक चरण में है, और वर्तमान में बाजार में एआई द्वारा खोजी गई कोई दवा नहीं है। हालांकि, स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान संगठनों की काफी संख्या ने पहले से ही प्रक्रिया में एआई को शामिल करना शुरू कर दिया है और एआई-विकसित दवाओं के साथ नैदानिक परीक्षणों तक पहुंच रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक दवा जो आइडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस (आईपीएफ) के लिए एआई का उपयोग करके पहचाना गया था 2022 में चरण 1 परीक्षणों में प्रवेश किया और पहले इस साल एफडीए ऑर्फन ड्रग डिज़ाइनेशन प्राप्त किया। जैसे ही उद्योग एआई के साथ अधिक सहज होता जा रहा है, इसके दवा विकास में अनुप्रयोग संभवतः और भी विस्तारित होंगे, और हम अंततः एआई के साथ विकसित दवाओं को रोगियों को दिए जाने का अनुभव कर सकते हैं।

महामारी विज्ञान और नैदानिक परीक्षण प्रबंधन में एआई

एक चिकित्सा को बाजार में लाने और इसे रोगियों के हाथों में पहुंचाने के लिए एक और महत्वपूर्ण कदम जनसंख्या स्तर पर एक रोग और इसके स्वास्थ्य परिणामों को समझना है। यह वह जगह है जहां महामारी विज्ञानी आते हैं – शोधकर्ताओं का एक समूह जो लक्ष्य आबादी और संकेतों में चिकित्सीय जोखिम प्रबंधन को मापने और निगरानी करने के लिए जिम्मेदार है।
एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों का उपयोग करके, महामारी विज्ञानी वास्तविक दुनिया के डेटा (आरडब्ल्यूडी) – अन्य उपलब्ध डेटा के बीच – का अन्वेषण कर सकते हैं और रुझानों की पहचान व्यावसायिक और नैदानिक निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक है। चूंकि एमएल एक परिकल्पना-मुक्त तरीके से डेटा का अन्वेषण करने के लिए अनुकूलित है, यह शोधकर्ताओं को नए पैटर्न की खोज करने, रोग की व्याप्ति जैसे प्रमुख रुझानों के लिए बेहतर भविष्यवाणियां उत्पन्न करने और खराब परिणामों से जुड़े जोखिम कारकों की पहचान करने में सक्षम बनाता है। ये अंतर्दृष्टि शोधकर्ताओं के लिए अपने लक्ष्य आबादी की जरूरतों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने वाले उपचार विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
एआई नैदानिक परीक्षण चरण के हिस्सों को स्वचालित कर सकता है, जो एक नए उपचार की सुरक्षा और प्रभावशीलता को स्थापित करने के लिए रोगियों तक पहुंचने से पहले महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है कि नैदानिक परीक्षण के लिए सही रोगी भर्ती किए जा रहे हैं, और अध्ययन समूह आबादी का प्रतिनिधित्व करता है जबकि विविधता और समानता को ध्यान में रखते हुए। एआई एक मानव टीम की तुलना में एक परीक्षण से सुरक्षा रिपोर्ट की समीक्षा में भी मदद कर सकता है। महामारी विज्ञान और नैदानिक परीक्षण डिजाइन के सभी पहलुओं को स्वचालित नहीं किया जा सकता है, लेकिन एआई प्रक्रिया के कुछ पहलुओं को अधिक कुशल बना सकता है।

उपचार परिणामों का मूल्यांकन करने में एआई

एक बार जब एक नैदानिक परीक्षण प्रभावशीलता का प्रदर्शन कर चुका होता है, तो स्वास्थ्य देखभाल बाजार में एक नए हस्तक्षेप के मूल्य को समझना महत्वपूर्ण है। इस बिंदु पर, शोधकर्ताओं ने एक उपचार विकसित करने में गिनती के घंटे और सैकड़ों मिलियन, यदि नहीं अरबों डॉलर खर्च किए हैं – लेकिन उन्हें अभी भी यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि सही रोगी इसे तब तक पहुंचा सकते हैं जब उन्हें इसकी आवश्यकता हो। यह वह जगह है जहां स्वास्थ्य अर्थशास्त्र और परिणाम अनुसंधान (एचईओआर) – स्वास्थ्य देखभाल हस्तक्षेपों के मूल्य का अध्ययन – दवा विकास पाइपलाइन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
एचईओआर विश्लेषणों का अंतिम लक्ष्य स्वास्थ्य देखभाल को वित्त प्रदान करने वालों की सहायता करना है ताकि वे अपनी आबादी के स्वास्थ्य को अनुकूलित कर सकें जबकि लागत को कम रखें। इसके बिना, स्वास्थ्य प्रणालियां वित्तीय रूप से स्थिर नहीं होंगी, और देखभाल की समय पर डिलीवरी समझौता होगी। एआई एचईओआर विश्लेषणों में एक भूमिका निभा सकता है डेटा में पैटर्न को उजागर करके जो एक उपचार के सापेक्ष लाभ को मात्रा देने में मदद करता है, जैसे कि विशिष्ट उप-जनसंख्या की पहचान करना जो सामान्य आबादी की तुलना में परिणामों में वृद्धि का अनुभव करती है।
उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में टाइप 2 मधुमेह वाले लोगों के बीच एमएल का उपयोग वजन घटाने के लिए एक व्यवहारिक हस्तक्षेप का लक्ष्य करने वाली उप-जनसंख्या की जांच के लिए किया गया था। जबकि टाइप 2 मधुमेह वाले लोगों की सामान्य आबादी में कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पाया गया, शोधकर्ताओं ने पाया कि एक विशिष्ट विशेषता वाला एक उप-समूह हृदय रोग से जटिलताओं से बचने में सक्षम था हस्तक्षेप के बाद। ये अंतर्दृष्टि चिकित्सकों और स्वास्थ्य योजनाओं को यह जानने में मदद करती है कि कौन से विशिष्ट रोगी हस्तक्षेप से सबसे अधिक लाभान्वित होंगे, जो अंततः रोगी परिणामों में सुधार और लागतों की बचत में मदद करता है।

फार्मा पाइपलाइन में एआई का भविष्य

स्पष्ट रूप से, रोग को समझने और उसका इलाज करने के लिए एआई के कई अनुप्रयोग हैं, और शोधकर्ता प्रौद्योगिकी को और आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। वास्तव में, एचईओआर के लिए अग्रणी संगठन, आईएसपीओआर, ने हाल ही में मार्गदर्शन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग क्षेत्र में स्थापित किया है। यह एआई और एमएल का उपयोग बढ़ाने के लिए प्रतिबद्धता को दर्शाता है ताकि इसकी क्षमता को अधिकतम किया जा सके।
महामारी विज्ञानी, शोधकर्ता, स्वास्थ्य अर्थशास्त्री और दवा विकास पाइपलाइन में भूमिका निभाने वाले अन्य लोग एआई को अपने काम में शामिल करने से लाभ उठा सकते हैं। और यदि हम एआई का उपयोग बेहतर ढंग से रोगों को समझने और अधिक प्रभावी और लक्षित उपचार विकसित करने के लिए कर सकते हैं, तो रोगी अंततः बहुत लाभान्वित होंगे। एआई में स्वास्थ्य देखभाल और फार्मा के लिए जीवन को बेहतर बनाने की असीमित क्षमता है – और यह हमारी जिम्मेदारी है कि हम इसका अपनी सबसे बड़ी क्षमता तक लाभ उठाएं।