როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი ფარმაცევტული მკურნალობის მილსადენის განმავლობაში

ჩვენ მივაღწიეთ წარმოუდგენელ წინსვლას ჯანდაცვის სფეროში ბოლო რამდენიმე ათწლეულის განმავლობაში ახალი ტექნოლოგიების დანერგვის წყალობით. ახლა, ხელოვნური ინტელექტი (AI) წარმოადგენს კიდევ ერთ მთავარ შესაძლებლობას, გააგრძელოს ამ ტენდენციის მართვა პაციენტების ცხოვრების შემდგომი გასაუმჯობესებლად. არსებობს ხელოვნური ინტელექტის მრავალფეროვნება, როდესაც საქმე ეხება ჯანმრთელობის მდგომარეობის გაგებას და მკურნალობას. სინამდვილეში, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია მთელ მილსადენზე, როდესაც მკვლევარები ახალი დაავადების მკურნალობას აპირებენ. ტექნოლოგია განსაკუთრებით სასარგებლოა ახალი წამლების აღმოჩენისთვის, განვითარებადი დაავადებების გასაგებად და მკურნალობის შედეგების გასაზომად.

AI ნარკოტიკების აღმოჩენაში

დიდი ხნით ადრე, სანამ მწარმოებლები შეძლებენ წამლის ბაზარზე გამოტანას, მკვლევარები მუშაობენ სწორი მოლეკულების იდენტიფიცირებაზე. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია ნარკოტიკების აღმოჩენასა და განვითარებაში, განსაკუთრებით იმ მიზნით, რომ პროცესი უფრო ეფექტური და ნაკლებად ძვირი გახდეს. აღმოჩენის ტიპიური პროცესის დროს, მკვლევარებმა შეიძლება წლები გაატარონ სხვადასხვა მოლეკულების ტესტირებაზე, მხოლოდ იმის გასაგებად, რომ კლინიკური კვლევისთვის შერჩეულს არ ექნება სასურველი ეფექტი. AI-ს შეუძლია როლი შეასრულოს ამ პროცესში სხვადასხვა მოლეკულების ბიოაქტიურობისა და ურთიერთქმედების წინასწარმეტყველებით. არსებული მონაცემების გამოყენებით, პროგნოზირებულ მოდელს შეუძლია მოახდინოს მოლეკულის იდენტიფიცირება, რომელსაც აქვს მკვლევარის და სამედიცინო საზოგადოების იმედის მქონე ზემოქმედების მაღალი ალბათობა, მანამდეც კი, სანამ ვინმე ფეხს დაადგამს ლაბორატორიაში.

AI-ს გამოყენება წამლების შემუშავებაში ჯერ კიდევ შედარებით ადრეულ ეტაპებზეა და AI-ს მიერ აღმოჩენილი წამლები ამჟამად არ არის ბაზარზე. როგორც ითქვა, საკმაოდ ბევრმა ჯანდაცვის და კვლევითმა ორგანიზაციამ უკვე დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის ჩართვა პროცესში და აღწევს კლინიკურ კვლევებს ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემუშავებული მედიკამენტებით. მაგალითად, პრეპარატი იდიოპათიური ფილტვის ფიბროზისთვის (IPF), რომელიც იდენტიფიცირებული იყო AI გამოყენებით შევიდა 1 ფაზაში წელს 2022 და მოიპოვა FDA ობოლი წამლის სახელწოდება ამ წლის დასაწყისში. რამდენადაც ინდუსტრია უფრო კომფორტული ხდება ხელოვნური ინტელექტის მიმართ, მისი აპლიკაციები წამლების შემუშავებაში, სავარაუდოდ, კიდევ უფრო გაფართოვდება და ჩვენ საბოლოოდ შეიძლება ვიხილოთ AI-ით შემუშავებული მედიკამენტები, რომლებიც მიეცემათ პაციენტებს.

AI ეპიდემიოლოგიასა და კლინიკურ კვლევებში

კიდევ ერთი საკვანძო ნაბიჯი თერაპიის ბაზარზე შემოტანისა და პაციენტის ხელში მოხვედრისთვის არის დაავადების გაგება და როგორ მოქმედებს ის ჯანმრთელობის შედეგებზე მოსახლეობის დონეზე. სწორედ აქ შემოდიან ეპიდემიოლოგები - მკვლევართა ჯგუფი, რომელიც პასუხისმგებელია თერაპიული რისკის მენეჯმენტის რაოდენობრივ განსაზღვრასა და მონიტორინგზე სამიზნე პოპულაციებსა და მითითებებში.

ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის (ML) ტექნიკის გამოყენებით, ეპიდემიოლოგებს შეუძლიათ გამოიკვლიონ რეალური მონაცემები (RWD) - ხელმისაწვდომი მონაცემების სხვა ტიპებს შორის - და ტენდენციების განსაზღვრა შესაბამისი კომერციული და კლინიკური გადაწყვეტილებების მიღებისთვის. იმის გამო, რომ ML ოპტიმიზებულია მონაცემების ჰიპოთეზების გარეშე შესასწავლად, ის მკვლევარებს საშუალებას აძლევს აღმოაჩინონ ახალი შაბლონები, შექმნან უკეთესი პროგნოზები ძირითადი ტენდენციებისთვის, როგორიცაა დაავადების გავრცელება და დაადგინონ რისკ-ფაქტორები, რომლებიც დაკავშირებულია ცუდ შედეგებთან. ეს შეხედულებები კრიტიკულია მკვლევრებისთვის, რათა შეიმუშაონ მკურნალობა, რომელიც ყველაზე ეფექტურად დააკმაყოფილებს მათი სამიზნე პოპულაციის საჭიროებებს.

AI-ს ასევე შეუძლია ავტომატიზირება მოახდინოს მედიკამენტების განვითარების კლინიკური საცდელი ფაზის ნაწილების, რაც გადამწყვეტია ახალი თერაპიის უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის დასადგენად, სანამ ის პაციენტებს მიაღწევს. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია იმის უზრუნველსაყოფად, რომ სწორი პაციენტები დაკომპლექტებულნი არიან კლინიკურ კვლევებზე და რომ საკვლევი ჯგუფი წარმოადგენს ზოგად პოპულაციას მრავალფეროვნებისა და თანასწორობის გათვალისწინებით. ხელოვნური ინტელექტი ასევე დაგეხმარებათ საცდელი უსაფრთხოების ანგარიშების განხილვაში ისე, რომ უფრო საიმედო იყოს, ვიდრე ადამიანთა გუნდი. ყველა ეპიდემიოლოგია და კლინიკური კვლევის დიზაინი არ შეიძლება იყოს ავტომატიზირებული, მაგრამ AI-ს შეუძლია პროცესის გარკვეული ასპექტები უფრო ეფექტური გახადოს.

AI მკურნალობის შედეგების შეფასებისას

მას შემდეგ, რაც კლინიკურმა კვლევამ აჩვენა ეფექტურობა, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს ახალი ინტერვენციის ღირებულება ჯანდაცვის ბაზარზე. ამ მომენტისთვის მკვლევარებმა უთვალავი საათი და ასობით მილიონი, თუ არა მილიარდი დოლარი დახარჯეს თერაპიის შემუშავებაზე - მაგრამ მათ მაინც უნდა დარწმუნდნენ, რომ სწორი პაციენტები შეძლებენ მასზე წვდომას, როცა ეს დასჭირდებათ. ეს არის სადაც ჯანმრთელობის ეკონომიკა და შედეგების კვლევა (HEOR) - ჯანდაცვის ინტერვენციების ღირებულების შესწავლა - გადამწყვეტ როლს თამაშობს წამლების განვითარების მილსადენში.

HEOR ანალიზის საბოლოო მიზანია დაეხმაროს გადამხდელებს და სხვებს, რომლებსაც ევალებათ ჯანდაცვის დაფინანსება, მათი მოსახლეობის ჯანმრთელობის ოპტიმიზაცია და ხარჯების მინიმუმამდე შემცირება. ამის გარეშე ჯანდაცვის სისტემები არ იქნებოდა ფინანსურად სტაბილური და ზრუნვის დროული მიწოდება კომპრომეტირებული იქნებოდა. AI-ს შეუძლია როლი შეასრულოს HEOR-ის ანალიზში მონაცემების შაბლონების გამოვლენით, რომლებიც ხელს უწყობენ მკურნალობის დამატებითი სარგებლის რაოდენობრივ განსაზღვრას, როგორიცაა უნიკალური ქვეპოპულაციების იდენტიფიცირება, რომლებიც განიცდიან შედეგების მზარდ გაუმჯობესებას ზოგად პოპულაციასთან შედარებით.

მაგალითად, ML იყო გამოყენებული ა კვლევა ტიპი 2 დიაბეტის მქონე ადამიანებში გამოიკვლიოს რომელ ქვეპოპულაციებს შეუძლიათ ისარგებლონ წონის დაკლებისკენ მიმართული ქცევითი ჩარევით. მიუხედავად იმისა, რომ 2 ტიპის დიაბეტის მქონე ადამიანების ზოგად პოპულაციაში მნიშვნელოვანი გავლენა არ დაფიქსირებულა, მკვლევარებმა დაადგინეს, რომ სპეციფიკური მახასიათებლების მქონე ქვეჯგუფს შეუძლია თავიდან აიცილოს გულ-სისხლძარღვთა დაავადების გართულებები ინტერვენციის შემდეგ. ეს შეხედულებები დაეხმარა კლინიკებს და ჯანდაცვის გეგმებს იცოდნენ, თუ რომელი კონკრეტული პაციენტები მიიღებდნენ ყველაზე დიდ სარგებელს ინტერვენციისგან, რაც დაეხმარებოდა პაციენტის შედეგების გაუმჯობესებას და მთლიანი ხარჯების დაზოგვას.

AI-ის მომავალი ფარმაცევტულ მილსადენში

აშკარად არსებობს ხელოვნური ინტელექტის მრავალი გამოყენება, როდესაც საქმე ეხება დაავადების გაგებასა და მკურნალობას, და მკვლევარები მზად არიან განავითარონ ტექნოლოგია. ფაქტობრივად, ახლახან დაარსდა HEOR-ის წამყვანი ორგანიზაცია, ISPOR ინსტრუქციები მანქანათმცოდნეობის გამოყენებისთვის ტერიტორიის ფარგლებში. ეს აჩვენებს ერთგულებას AI და ML-ის გამოყენების გაფართოებისკენ, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს მისი პოტენციალი.

ეპიდემიოლოგებს, მკვლევარებს, ჯანდაცვის ეკონომისტებს და სხვებს, რომლებიც როლს ასრულებენ წამლების შემუშავების მილსადენში, შეუძლიათ იპოვონ ღირებულება AI-ის ჩართვით თავიანთ საქმიანობაში. და თუ ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი დაავადებების უკეთ გასაგებად და უფრო ეფექტური და მიზანმიმართული მკურნალობის შემუშავებისთვის, პაციენტები დღის ბოლოს უსაზღვროდ ისარგებლებენ. AI-ს აქვს უსაზღვრო პოტენციალი ჯანდაცვისა და ფარმაში ცხოვრების გასაუმჯობესებლად – და ჩვენი პასუხისმგებლობაა მისი მაქსიმალური შესაძლებლობების გამოყენება.