Si të shfrytëzoni AI përgjatë tubacionit të trajtimit farmakologjik

Ne kemi bërë përparime të jashtëzakonshme në kujdesin shëndetësor gjatë dekadave të fundit falë prezantimit të teknologjisë së re. Tani, inteligjenca artificiale (AI) paraqet një mundësi tjetër të madhe për të vazhduar drejtimin e këtij trendi për të përmirësuar më tej jetën e pacientëve. Ka një shumëllojshmëri të gjerë aplikimesh të AI kur bëhet fjalë për të kuptuarit dhe trajtimin e kushteve shëndetësore. Në fakt, AI mund të përdoret në të gjithë tubacionin kur studiuesit nisin të trajtojnë një sëmundje të re. Teknologjia mund të jetë veçanërisht e dobishme për zbulimin e barnave të reja, për të kuptuar sëmundjet në zhvillim dhe për matjen e rezultateve të trajtimeve.

AI në zbulimin e drogës

Shumë kohë përpara se prodhuesit të sjellin një ilaç në treg, studiuesit po punojnë për të identifikuar molekulat e duhura. Inteligjenca artificiale mund të zbatohet për zbulimin dhe zhvillimin e barnave, veçanërisht me qëllim që ta bëjë procesin më efikas dhe më pak të kushtueshëm. Në procesin tipik të zbulimit, studiuesit mund të kalojnë vite duke testuar molekula të ndryshme, vetëm për të kuptuar se ajo e zgjedhur për një provë klinike nuk ka efektin e synuar. AI mund të luajë një rol në këtë proces duke parashikuar bioaktivitetin dhe ndërveprimet e molekulave të ndryshme. Duke shfrytëzuar të dhënat ekzistuese, një model parashikues mund të jetë në gjendje të identifikojë një molekulë që ka gjasa më të larta të ketë ndikimin që shpreson një studiues dhe komuniteti mjekësor, edhe para se dikush të shkelë në laborator.

Përdorimi i AI në zhvillimin e ilaçeve është ende në fazat relativisht të hershme dhe asnjë ilaç i zbuluar nga AI nuk është aktualisht në treg. Thënë kjo, mjaft organizata të kujdesit shëndetësor dhe kërkimor tashmë kanë filluar të përfshijnë AI në proces dhe po arrijnë prova klinike me ilaçe të zhvilluara nga AI. Për shembull, një ilaç për fibrozën pulmonare idiopatike (IPF) që u identifikua duke përdorur AI ka hyrë në provat e fazës 1 në 2022 dhe fitoi emërtimin e ilaçit jetim nga FDA më herët këtë vit. Ndërsa industria bëhet më e rehatshme me AI, aplikimet e saj në zhvillimin e ilaçeve ka të ngjarë të zgjerohen edhe më tej, dhe ne mund të shohim përfundimisht barnat e zhvilluara me AI që u jepen pacientëve.

IA në menaxhimin e epidemiologjisë dhe provave klinike

Një hap tjetër kyç në sjelljen e një terapie në treg dhe marrjen e saj në duart e pacientëve është të kuptuarit e një sëmundjeje dhe se si ajo po ndikon në rezultatet shëndetësore në nivel popullsie. Këtu hyjnë epidemiologët - grupi i studiuesve përgjegjës për përcaktimin sasior dhe monitorimin e menaxhimit të rrezikut terapeutik nëpër popullatat dhe indikacionet e synuara.

Duke përdorur teknikat e AI dhe të mësimit të makinerive (ML), epidemiologët mund të eksplorojnë të dhënat e botës reale (RWD) – midis llojeve të tjera të të dhënave të disponueshme – dhe identifikoni trendet relevante për vendimmarrje komerciale dhe klinike. Për shkak se ML është optimizuar për eksplorimin e të dhënave në një mënyrë pa hipoteza, ajo u mundëson studiuesve të zbulojnë modele të reja, të gjenerojnë parashikime më të mira për tendencat kryesore si prevalenca e sëmundjeve dhe të identifikojnë faktorët e rrezikut që lidhen me rezultate të dobëta. Këto njohuri janë kritike për studiuesit që të zhvillojnë trajtime që do të adresojnë në mënyrë më efektive nevojat e popullatës së tyre të synuar.

AI gjithashtu mund të automatizojë pjesë të fazës së provës klinike të zhvillimit të ilaçeve, e cila është kritike për vendosjen e sigurisë dhe efikasitetit të një terapie të re përpara se të arrijë tek pacientët. Për shembull, AI mund të përdoret për të siguruar që pacientët e duhur po rekrutohen për një provë klinike dhe se grupi i studimit përfaqëson popullatën e përgjithshme duke marrë parasysh diversitetin dhe barazinë. AI mund të ndihmojë gjithashtu në rishikimin e raporteve të sigurisë nga një provë në një mënyrë që është më e besueshme se një ekip njerëzor. Jo i gjithë dizajni i epidemiologjisë dhe i provave klinike mund të automatizohet, por AI mund t'i bëjë disa aspekte të procesit më efikas.

AI në vlerësimin e rezultateve të trajtimit

Pasi një provë klinike të ketë demonstruar efektivitet, është thelbësore të kuptohet vlera e një ndërhyrjeje të re brenda tregut të kujdesit shëndetësor. Deri në këtë pikë, studiuesit kanë shpenzuar orë të panumërta dhe qindra miliona, nëse jo miliarda dollarë, për të zhvilluar një terapi - por ata ende duhet të sigurojnë që pacientët e duhur të jenë në gjendje ta përdorin atë kur u nevojitet. Kjo është ajo ku kërkimi i ekonomisë shëndetësore dhe rezultateve (HEOR) - studimi i vlerës së ndërhyrjeve në kujdesin shëndetësor - luan një rol vendimtar në tubacionin e zhvillimit të barnave.

Qëllimi përfundimtar i analizave HEOR është të ndihmojë paguesit dhe të tjerët të ngarkuar me financimin e kujdesit shëndetësor për të optimizuar shëndetin e popullatës së tyre duke minimizuar kostot. Pa të, sistemet shëndetësore nuk do të ishin financiarisht të qëndrueshme dhe ofrimi në kohë i kujdesit do të rrezikohej. AI mund të luajë një rol në analizat HEOR duke zbuluar modele në të dhënat që ndihmojnë në përcaktimin sasior të përfitimit në rritje të një trajtimi, si p.sh. identifikimi i nënpopullatave unike që përjetojnë një përmirësim në rritje të rezultateve në raport me popullatën e përgjithshme.

Për shembull, ML u përdor në një Studimi mes njerëzve me diabet të tipit 2 për të hetuar se cilat nënpopullata mund të përfitojnë nga një ndërhyrje e sjelljes që synon humbjen e peshës. Ndërsa nuk u gjet asnjë ndikim domethënës në popullatën e përgjithshme të njerëzve me diabet të tipit 2, studiuesit zbuluan se një nëngrup me karakteristika specifike mund të shmangte komplikimet nga sëmundjet kardiovaskulare pas ndërhyrjes. Këto njohuri ndihmuan klinikët dhe planet shëndetësore të dinë se cilët pacientë të veçantë do të përfitonin më shumë nga ndërhyrja, duke ndihmuar në përmirësimin e rezultateve të pacientit dhe kursimin e kostove në përgjithësi.

E ardhmja e AI në tubacionin farmakologjik

Ka qartësisht një mori aplikimesh të AI kur bëhet fjalë për të kuptuarit dhe trajtimin e sëmundjeve, dhe studiuesit janë të përkushtuar për avancimin e mëtejshëm të teknologjisë. Në fakt, organizata udhëheqëse për HEOR, ISPOR, e krijuar së fundmi udhëzime për përdorimin e mësimit të makinerive brenda zonës. Kjo tregon një angazhim për të zgjeruar përdorimin e AI dhe ML në mënyrë që të maksimizohet potenciali i saj.

Epidemiologët, studiuesit, ekonomistët e shëndetit dhe të tjerët që luajnë një rol në tubacionin e zhvillimit të barnave, të gjithë mund të gjejnë vlerë nga përfshirja e AI në punën e tyre. Dhe nëse mund të përdorim AI për të kuptuar më mirë sëmundjet dhe për të zhvilluar trajtime më efektive dhe të synuara, pacientët do të përfitojnë jashtëzakonisht shumë në fund të ditës. Inteligjenca artificiale ka potencial të pakufishëm brenda kujdesit shëndetësor dhe farmaceutik për përmirësimin e jetëve – dhe është përgjegjësia jonë ta shfrytëzojmë atë në kapacitetin e saj më të madh.