Эмийн эмчилгээний шугам хоолойд хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглах вэ

Бид сүүлийн хэдэн арван жилийн хугацаанд шинэ технологи нэвтрүүлсний ачаар эрүүл мэндийн салбарт гайхалтай ахиц дэвшил гаргасан. Одоо хиймэл оюун ухаан (AI) нь өвчтөний амьдралыг сайжруулахын тулд энэ чиг хандлагыг үргэлжлүүлэх бас нэг томоохон боломжийг олгож байна. Эрүүл мэндийн нөхцөл байдлыг ойлгох, эмчлэхэд хиймэл оюун ухааны олон төрлийн хэрэглээ байдаг. Үнэн хэрэгтээ, судлаачид шинэ өвчнийг эмчлэхээр зорьж байх үед хиймэл оюун ухааныг бүх шугамын туршид ашиглаж болно. Энэ технологи нь шинэ эм илрүүлэх, шинээр гарч ирж буй өвчнийг ойлгох, эмчилгээний үр дүнг хэмжихэд онцгой ач холбогдолтой байж болох юм.

Мансууруулах бодисын нээлтэд хиймэл оюун ухаан

Үйлдвэрлэгчид эмийг зах зээлд гаргахаас нэлээд өмнө судлаачид зөв молекулуудыг тодорхойлохоор ажиллаж байна. Хиймэл оюун ухааныг эмийг илрүүлэх, хөгжүүлэхэд, ялангуяа үйл явцыг илүү үр дүнтэй, хямд болгох зорилгоор ашиглаж болно. Ердийн нээлтийн явцад судлаачид өөр өөр молекулуудыг туршиж үзэхэд олон жил зарцуулдаг ч эмнэлзүйн туршилтанд сонгосон нэг нь хүссэн үр дүнд хүрээгүй гэдгийг ойлгохын тулд л болно. AI нь янз бүрийн молекулуудын био идэвхжил, харилцан үйлчлэлийг урьдчилан таамаглах замаар энэ үйл явцад тодорхой үүрэг гүйцэтгэдэг. Урьдчилан таамаглах загвар нь одоо байгаа өгөгдлийг ашигласнаар судлаачид болон эмнэлгийн нийгэмлэгийн найдаж буй нөлөө үзүүлэх магадлал өндөртэй молекулыг хэн нэгэн лабораторид хөл тавихаас өмнө тодорхойлох боломжтой.

Мансууруулах бодис боловсруулахад хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь харьцангуй эхний шатандаа байгаа бөгөөд хиймэл оюун ухаанаар илрүүлсэн эм одоогоор зах зээлд гараагүй байна. Цөөн хэдэн эрүүл мэнд, судалгааны байгууллагууд хиймэл оюун ухааныг энэ үйл явцад нэвтрүүлж эхэлсэн бөгөөд хиймэл оюун ухаанаар боловсруулсан эмийн эмнэлзүйн туршилтад хүрч байна. Жишээлбэл, уушигны идиопатик фиброз (IPF) эмийг AI ашиглан илрүүлсэн 1-р шатны туршилтад орлоо 2022 болон FDA өнчин эмийн тэмдэглэгээг авсан энэ оны эхээр. Энэхүү салбар нь хиймэл оюун ухаанд илүү таатай байх тусам эмийн үйлдвэрлэлд хэрэглэх хэрэглээ улам өргөжиж, эцэст нь хиймэл оюун ухаанаар боловсруулсан эмийг өвчтөнүүдэд өгөхийг бид харж магадгүй юм.

Эпидемиологи ба клиник туршилтын менежмент дэх хиймэл оюун ухаан

Эмчилгээг зах зээлд гаргаж, өвчтөний гарт хүргэх өөр нэг чухал алхам бол өвчний талаар ойлголттой болох, хүн амын эрүүл мэндийн үр дүнд хэрхэн нөлөөлж байгааг олж мэдэх явдал юм. Эндээс эпидемиологичид орж ирдэг - зорилтот бүлгийн хүн ам, заалтуудын эмчилгээний эрсдлийн менежментийг тоолж, хянах үүрэгтэй судлаачдын бүлэг.

AI болон машин сургалтын (ML) техникийг ашигласнаар халдвар судлаачид бусад төрлийн боломжтой өгөгдлүүдийн дунд бодит ертөнцийн өгөгдлийг (RWD) судлах боломжтой. чиг хандлагыг тодорхойлох арилжааны болон эмнэлзүйн шийдвэр гаргахад хамааралтай. ML нь өгөгдлийг таамаглалгүй судлахад оновчтой байдаг тул судлаачдад шинэ хэв маягийг олж илрүүлэх, өвчний тархалт зэрэг гол чиг хандлагын талаар илүү сайн таамаглал гаргах, муу үр дагавартай холбоотой эрсдэлт хүчин зүйлсийг тодорхойлох боломжийг олгодог. Эдгээр ойлголт нь судлаачдын зорилтот хүн амын хэрэгцээг хамгийн үр дүнтэй шийдвэрлэх эмчилгээг боловсруулахад чухал ач холбогдолтой юм.

Түүнчлэн хиймэл оюун ухаан нь эм боловсруулах эмнэлзүйн туршилтын үе шатыг автоматжуулах боломжтой бөгөөд энэ нь шинэ эмчилгээний аюулгүй байдал, үр нөлөөг өвчтөнд хүрэхээс өмнө тогтооход чухал ач холбогдолтой юм. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухааныг зөв өвчтөнийг эмнэлзүйн туршилтанд хамруулж, судалгааны бүлэг нь олон янз байдал, тэгш байдлыг харгалзан нийт хүн амыг төлөөлж байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд ашиглаж болно. AI нь туршилтын аюулгүй байдлын тайланг хүний ​​багаас илүү найдвартай байдлаар хянахад тусалж чадна. Эпидемиологи болон эмнэлзүйн туршилтын дизайныг бүгдийг автоматжуулж чадахгүй ч хиймэл оюун ухаан нь үйл явцын зарим талыг илүү үр дүнтэй болгож чадна.

Эмчилгээний үр дүнг үнэлэхэд хиймэл оюун ухаан

Эмнэлзүйн туршилт үр дүнтэй болохыг харуулсан бол эрүүл мэндийн зах зээл дэх шинэ оролцооны үнэ цэнийг ойлгох нь маш чухал юм. Энэ үед судлаачид эмчилгээг боловсруулахын тулд тоо томшгүй олон цаг, хэдэн зуун сая доллар, хэдэн тэрбум доллар зарцуулсан боловч тэд шаардлагатай үед нь зөв өвчтөнд хандах боломжтой байх ёстой. Эндээс л эрүүл мэндийн эдийн засаг ба үр дүнгийн судалгаа (HEOR) буюу эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний үнэ цэнийг судалдаг нь эмийн үйлдвэрлэлд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

HEOR шинжилгээний эцсийн зорилго нь төлбөр төлөгчид болон эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээг санхүүжүүлэх үүрэг хүлээсэн бусад хүмүүст зардлаа багасгахын зэрэгцээ хүн амын эрүүл мэндийг оновчтой болгоход туслах явдал юм. Үүнгүйгээр эрүүл мэндийн тогтолцоо санхүүгийн хувьд тогтвортой байж чадахгүй бөгөөд тусламж үйлчилгээг цаг тухайд нь хүргэх нь алдагдах болно. AI нь нийт хүн амтай харьцуулахад үр дүн нь сайжирч буй өвөрмөц дэд популяцуудыг тодорхойлох гэх мэт эмчилгээний өсөн нэмэгдэх үр ашгийг тооцоолоход тусалдаг өгөгдлийн хэв маягийг илрүүлэх замаар HEOR шинжилгээнд үүрэг гүйцэтгэдэг.

Жишээлбэл, ML-ийг a-д ашигласан 2-р хэлбэрийн чихрийн шижинтэй хүмүүсийн дунд хийсэн судалгаа жингээ хасахад чиглэсэн зан үйлийн оролцоо нь ямар дэд популяциудад ашигтай болохыг судлах. 2-р хэлбэрийн чихрийн шижинтэй хүмүүсийн нийт хүн амын дунд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлээгүй ч судлаачид өвөрмөц шинж чанартай дэд бүлэг нь мэс заслын дараах зүрх судасны өвчний хүндрэлээс зайлсхийх боломжтой болохыг тогтоожээ. Эдгээр ойлголт нь эмч нар болон эрүүл мэндийн төлөвлөгөөнд аль тодорхой өвчтөнд интервенц хийснээр хамгийн их ашиг хүртэхийг мэдэхэд тусалж, өвчтөний үр дүнг сайжруулж, зардлыг бүхэлд нь хэмнэхэд тусалсан.

Эмийн шугам дахь хиймэл оюун ухааны ирээдүй

Өвчин эмгэгийг ойлгох, эмчлэхэд хиймэл оюун ухааныг ашиглах олон арга байдаг бөгөөд судлаачид энэ технологийг цаашид ахиулах үүрэг хүлээдэг. Үнэн хэрэгтээ HEOR-ийн тэргүүлэгч байгууллага ISPOR саяхан байгуулагдсан машин сургалтыг ашиглах заавар талбай дотор. Энэ нь AI болон ML-ийн боломжуудыг нэмэгдүүлэхийн тулд хэрэглээг өргөжүүлэх амлалтаа харуулж байна.

Эпидемиологич, судлаачид, эрүүл мэндийн эдийн засагч болон эмийн үйлдвэрлэлд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бусад хүмүүс хиймэл оюун ухааныг ажилдаа оруулснаар үнэ цэнийг олж чадна. Хэрэв бид өвчнийг илүү сайн ойлгож, илүү үр дүнтэй, зорилтот эмчилгээг боловсруулахын тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглаж чадвал өвчтөнүүд өдрийн төгсгөлд асар их ашиг тус хүртэх болно. AI нь эрүүл мэнд, эмийн салбарт амьдралыг сайжруулах хязгааргүй боломжийг агуулдаг бөгөөд үүнийг хамгийн дээд хүчин чадлаараа ашиглах нь бидний үүрэг юм.