วิธีใช้ประโยชน์จาก AI ตลอดขั้นตอนการบำบัดด้วยยา

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา เราได้มีความก้าวหน้าอย่างเหลือเชื่อในด้านการดูแลสุขภาพ ต้องขอบคุณการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) นำเสนอโอกาสสำคัญอีกประการหนึ่งในการขับเคลื่อนแนวโน้มนี้ต่อไป เพื่อปรับปรุงชีวิตของผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น มีการใช้งาน AI ที่หลากหลายในการทำความเข้าใจและรักษาสภาวะสุขภาพ ในความเป็นจริง AI สามารถใช้ประโยชน์ได้ตลอดทั้งกระบวนการเมื่อนักวิจัยมุ่งมั่นที่จะรักษาโรคชนิดใหม่ เทคโนโลยีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการค้นพบยาใหม่ๆ ทำความเข้าใจโรคอุบัติใหม่ และการวัดผลการรักษา

AI ในการค้นคว้ายา

ก่อนที่ผู้ผลิตจะสามารถนำยาออกสู่ตลาดได้ นักวิจัยกำลังทำงานเพื่อระบุโมเลกุลที่เหมาะสม AI สามารถนำไปใช้กับการค้นพบและพัฒนายาได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อให้กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้นและราคาถูกลง ในกระบวนการค้นพบโดยทั่วไป นักวิจัยอาจใช้เวลาหลายปีในการทดสอบโมเลกุลต่างๆ เพียงเพื่อจะพบว่าโมเลกุลที่เลือกสำหรับการทดลองทางคลินิกไม่มีผลตามที่ตั้งใจไว้ AI สามารถมีบทบาทในกระบวนการนี้ได้โดยการทำนายฤทธิ์ทางชีวภาพและปฏิกิริยาของโมเลกุลต่างๆ ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ แบบจำลองการคาดการณ์อาจสามารถระบุโมเลกุลที่มีโอกาสสูงกว่าที่จะมีผลกระทบต่อนักวิจัยและวงการแพทย์คาดหวัง แม้กระทั่งก่อนที่ใครจะก้าวเท้าเข้าไปในห้องปฏิบัติการด้วยซ้ำ

การใช้ AI ในการพัฒนายายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นค่อนข้างมาก และขณะนี้ยังไม่มียาที่ AI ค้นพบออกสู่ตลาดในปัจจุบัน ดังที่กล่าวไปแล้ว องค์กรด้านการดูแลสุขภาพและการวิจัยจำนวนไม่น้อยได้เริ่มนำ AI มาใช้ในกระบวนการนี้แล้ว และกำลังเข้าสู่การทดลองทางคลินิกด้วยยาที่พัฒนาโดย AI ตัวอย่างเช่น ยาสำหรับโรคปอดเรื้อรังที่ไม่ทราบสาเหตุ (IPF) ที่ระบุโดยใช้ AI เข้าสู่การทดลองระยะที่ 1 ใน 2022 และ ได้รับการรับรองจาก FDA Orphan Drug Design เมื่อต้นปีนี้ เมื่ออุตสาหกรรมเริ่มคุ้นเคยกับ AI มากขึ้น การใช้งานในการพัฒนายาก็มีแนวโน้มที่จะขยายตัวมากยิ่งขึ้น และเราอาจจะได้เห็นยาที่พัฒนาด้วย AI ให้กับผู้ป่วยในที่สุด

AI ในระบาดวิทยาและการจัดการการทดลองทางคลินิก

ขั้นตอนสำคัญอีกประการหนึ่งในการนำการบำบัดออกสู่ตลาดและจำหน่ายถึงมือผู้ป่วย คือการทำความเข้าใจเกี่ยวกับโรคและผลกระทบต่อสุขภาพในระดับประชากรอย่างไร นี่คือจุดที่นักระบาดวิทยาเข้ามามีส่วนร่วม ซึ่งเป็นกลุ่มนักวิจัยที่รับผิดชอบในการวัดปริมาณและติดตามการจัดการความเสี่ยงในการรักษาในกลุ่มประชากรเป้าหมายและสิ่งบ่งชี้

ด้วยการใช้เทคนิค AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) นักระบาดวิทยาสามารถสำรวจข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง (RWD) ท่ามกลางข้อมูลประเภทอื่นๆ ที่มีอยู่ และ ระบุแนวโน้ม ที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจทางการค้าและทางคลินิก เนื่องจาก ML ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการสำรวจข้อมูลในลักษณะที่ปราศจากสมมติฐาน จึงช่วยให้นักวิจัยค้นพบรูปแบบใหม่ๆ สร้างการคาดการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับแนวโน้มสำคัญ เช่น ความชุกของโรค และระบุปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่ไม่ดี ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับนักวิจัยในการพัฒนาวิธีการรักษาที่จะตอบสนองความต้องการของประชากรเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

AI ยังสามารถทำให้ขั้นตอนการทดลองทางคลินิกของการพัฒนายาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความปลอดภัยและประสิทธิภาพของการบำบัดแบบใหม่ก่อนที่จะไปถึงผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีการคัดเลือกผู้ป่วยที่ถูกต้องสำหรับการทดลองทางคลินิก และกลุ่มการศึกษาเป็นตัวแทนของประชากรทั่วไป ในขณะเดียวกันก็คำนึงถึงความหลากหลายและความเสมอภาคด้วย AI ยังสามารถช่วยตรวจสอบรายงานความปลอดภัยจากการทดลองในลักษณะที่เชื่อถือได้มากกว่าทีมงานมนุษย์อีกด้วย การออกแบบการทดลองทางคลินิกและระบาดวิทยาไม่ใช่ทั้งหมดที่สามารถเป็นแบบอัตโนมัติได้ แต่ AI สามารถทำให้บางแง่มุมของกระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้

AI ในการประเมินผลการรักษา

เมื่อการทดลองทางคลินิกแสดงให้เห็นประสิทธิผลแล้ว จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจถึงคุณค่าของการแทรกแซงใหม่ในตลาดการดูแลสุขภาพ เมื่อถึงจุดนี้ นักวิจัยได้ใช้เวลานับไม่ถ้วนและใช้เวลาหลายร้อยล้านเหรียญสหรัฐ (หรือหลายพันล้านเหรียญสหรัฐ) ในการพัฒนาการบำบัด แต่พวกเขายังคงต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ป่วยที่ถูกต้องจะสามารถเข้าถึงการบำบัดได้เมื่อพวกเขาต้องการ นี่คือจุดที่การวิจัยเศรษฐศาสตร์สาธารณสุขและผลลัพธ์ (HEOR) ซึ่งเป็นการศึกษาคุณค่าของการแทรกแซงด้านการดูแลสุขภาพ มีบทบาทสำคัญในขั้นตอนการพัฒนายา

เป้าหมายสูงสุดของการวิเคราะห์ HEOR คือการช่วยเหลือผู้จ่ายเงินและบุคคลอื่นที่ได้รับมอบหมายให้จัดหาเงินทุนด้านการดูแลสุขภาพเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านสุขภาพของประชากรในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายให้เหลือน้อยที่สุด หากไม่มีสิ่งนี้ ระบบสุขภาพจะไม่มั่นคงทางการเงิน และการส่งมอบการดูแลที่ทันท่วงทีก็จะถูกทำลายลง AI สามารถมีบทบาทในการวิเคราะห์ HEOR ได้โดยการเปิดเผยรูปแบบในข้อมูลที่ช่วยในการวัดปริมาณผลประโยชน์ที่เพิ่มขึ้นของการรักษา เช่น การระบุประชากรย่อยที่ไม่ซ้ำกันซึ่งมีการปรับปรุงผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับประชากรทั่วไป

ตัวอย่างเช่น มีการใช้ ML ใน การศึกษาในผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 2 เพื่อตรวจสอบว่าประชากรกลุ่มใดจะได้ประโยชน์จากการแทรกแซงทางพฤติกรรมที่มุ่งเป้าไปที่การลดน้ำหนัก แม้ว่าจะไม่พบผลกระทบที่มีนัยสำคัญในประชากรทั่วไปที่เป็นเบาหวานชนิดที่ 2 แต่นักวิจัยพบว่ากลุ่มย่อยที่มีลักษณะเฉพาะสามารถหลีกเลี่ยงภาวะแทรกซ้อนจากโรคหลอดเลือดหัวใจหลังการรักษาได้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้แพทย์และแผนด้านสุขภาพทราบว่าผู้ป่วยรายใดจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการแทรกแซง ซึ่งช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและประหยัดค่าใช้จ่ายโดยรวม

อนาคตของ AI ในท่อส่งยา

มีการประยุกต์ใช้ AI มากมายอย่างชัดเจนในการทำความเข้าใจและการรักษาโรค และนักวิจัยก็มุ่งมั่นที่จะพัฒนาเทคโนโลยีให้ก้าวหน้าต่อไป อันที่จริง ISPOR องค์กรชั้นนำสำหรับ HEOR เพิ่งก่อตั้งขึ้นเมื่อไม่นานมานี้ แนวทางการใช้แมชชีนเลิร์นนิง ภายในพื้นที่ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นที่จะขยายการใช้ AI และ ML เพื่อเพิ่มศักยภาพสูงสุด

นักระบาดวิทยา นักวิจัย นักเศรษฐศาสตร์สาธารณสุข และคนอื่นๆ ที่มีบทบาทในการพัฒนายาสามารถค้นพบคุณค่าจากการนำ AI มาใช้ในงานของพวกเขาได้ และถ้าเราสามารถใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจโรคต่างๆ ได้ดีขึ้น และพัฒนาวิธีการรักษาที่มีประสิทธิภาพและตรงเป้าหมายมากขึ้น ผู้ป่วยก็จะได้รับประโยชน์มหาศาลในตอนท้ายของวัน AI มีศักยภาพที่ไร้ขีดจำกัดภายในการดูแลสุขภาพและยาเพื่อปรับปรุงชีวิต และเป็นความรับผิดชอบของเราที่จะใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุด