İlaç Arıtma Boru Hattı Boyunca Yapay Zekadan Nasıl Yararlanılır?

Yeni teknolojinin kullanıma sunulması sayesinde son birkaç on yılda sağlık hizmetlerinde inanılmaz ilerlemeler kaydettik. Artık yapay zeka (AI), hastaların yaşamlarını daha da iyileştirmek amacıyla bu eğilimi sürdürmeye devam etmek için başka bir büyük fırsat sunuyor. Konu sağlık koşullarını anlamak ve tedavi etmek olduğunda yapay zekanın çok çeşitli uygulamaları vardır. Aslında araştırmacılar yeni bir hastalığı tedavi etmek için yola çıktığında yapay zekadan tüm süreç boyunca yararlanılabilir. Teknoloji özellikle yeni ilaçların keşfedilmesinde, ortaya çıkan hastalıkların anlaşılmasında ve tedavilerin sonuçlarının ölçülmesinde yararlı olabilir.

İlaç keşfinde AI

Üreticilerin bir ilacı piyasaya sürmesinden çok önce araştırmacılar doğru molekülleri belirlemeye çalışıyor. Yapay zeka, özellikle süreci daha verimli ve daha ucuz hale getirmek amacıyla ilaç keşfi ve geliştirilmesine uygulanabilir. Tipik bir keşif sürecinde, araştırmacılar farklı molekülleri test etmek için yıllar harcayabilir, ancak klinik deney için seçilen molekülün amaçlanan etkiye sahip olmadığını fark edebilirler. Yapay zeka, farklı moleküllerin biyoaktivitesini ve etkileşimlerini tahmin ederek bu süreçte rol oynayabilir. Mevcut verilerden yararlanarak, tahmine dayalı bir model, araştırmacının ve tıp camiasının umduğu etkiyi yaratma olasılığı daha yüksek olan bir molekülü, daha kimse laboratuvara adım atmadan önce tanımlayabilir.

Yapay zekanın ilaç geliştirmede kullanımı hala nispeten erken aşamalardadır ve yapay zeka tarafından keşfedilen hiçbir ilaç şu anda piyasada bulunmamaktadır. Bununla birlikte, pek çok sağlık ve araştırma kuruluşu halihazırda yapay zekayı sürece dahil etmeye başladı ve yapay zeka tarafından geliştirilen ilaçlarla klinik deneylere ulaşıyor. Örneğin idiyopatik pulmoner fibrozis (IPF) için AI kullanılarak tanımlanan bir ilaç 1. aşama denemelerine girildi 2022 ve FDA Yetim İlaç Tanımını kazandı bu senenin başlarında. Endüstri yapay zeka konusunda daha rahat hale geldikçe, ilaç geliştirmedeki uygulamaları muhtemelen daha da genişleyecek ve sonunda yapay zeka ile geliştirilen ilaçların hastalara verildiğini görebiliriz.

Epidemiyoloji ve klinik araştırma yönetiminde yapay zeka

Bir tedaviyi pazara sunmanın ve hastaların eline geçirmenin bir diğer önemli adımı, bir hastalık ve bunun toplum düzeyinde sağlık sonuçlarını nasıl etkilediği hakkında bilgi edinmektir. Hedef popülasyonlar ve endikasyonlar genelinde terapötik risk yönetiminin ölçülmesinden ve izlenmesinden sorumlu araştırmacı grubu olan epidemiyologların devreye girdiği yer burasıdır.

Epidemiyologlar, AI ve makine öğrenimi (ML) tekniklerini kullanarak, diğer mevcut veri türlerinin yanı sıra gerçek dünya verilerini (RWD) keşfedebilir ve eğilimleri belirlemek ticari ve klinik karar alma süreçleriyle ilgilidir. ML, verileri hipotezsiz bir şekilde keşfetmek için optimize edildiğinden, araştırmacıların yeni modeller keşfetmesine, hastalık yaygınlığı gibi temel eğilimler için daha iyi tahminler üretmesine ve kötü sonuçlarla ilişkili risk faktörlerini belirlemesine olanak tanır. Bu bilgiler araştırmacıların hedef popülasyonun ihtiyaçlarını en etkili şekilde karşılayacak tedaviler geliştirmeleri için kritik öneme sahiptir.

Yapay zeka aynı zamanda ilaç geliştirmenin klinik deneme aşamasının bazı kısımlarını da otomatikleştirebilir; bu, yeni bir tedavinin hastalara ulaşmadan önce güvenliğini ve etkinliğini belirlemek için kritik öneme sahiptir. Örneğin yapay zeka, bir klinik deney için doğru hastaların seçildiğinden ve çalışma grubunun çeşitlilik ve eşitlik dikkate alınarak genel popülasyonu temsil ettiğinden emin olmak için kullanılabilir. Yapay zeka ayrıca bir denemenin güvenlik raporlarının insan ekibinden daha güvenilir bir şekilde incelenmesine de yardımcı olabilir. Epidemiyoloji ve klinik araştırma tasarımının tümü otomatikleştirilemez ancak yapay zeka, sürecin belirli yönlerini daha verimli hale getirebilir.

Tedavi sonuçlarının değerlendirilmesinde yapay zeka

Bir klinik denemenin etkililiği kanıtlandıktan sonra, sağlık pazarındaki yeni bir müdahalenin değerinin anlaşılması kritik önem taşır. Bu noktaya gelindiğinde araştırmacılar bir terapiyi geliştirmek için sayısız saatler ve milyarlarca olmasa da yüz milyonlarca dolar harcadılar; ancak yine de doğru hastaların ihtiyaç duyduklarında bu tedaviye erişebilmelerini sağlamaları gerekiyor. Sağlık ekonomisi ve sonuç araştırmasının (HEOR) (sağlık müdahalelerinin değerinin araştırılması) ilaç geliştirme sürecinde çok önemli bir rol oynadığı yer burasıdır.

HEOR analizlerinin nihai hedefi, ödeme yapanlara ve sağlık hizmetlerini finanse etmekle görevli diğer kişilere, maliyetleri en aza indirirken halklarının sağlığını optimize etmelerine yardımcı olmaktır. Bu olmadan sağlık sistemleri mali açıdan istikrarlı olmayacak ve bakımın zamanında sunulması tehlikeye girecek. Yapay zeka, genel popülasyona göre sonuçlarda artan bir iyileşme yaşayan benzersiz alt popülasyonların belirlenmesi gibi, bir tedavinin artan faydasını ölçmeye yardımcı olan verilerdeki kalıpları ortaya çıkararak HEOR analizlerinde bir rol oynayabilir.

Örneğin, ML bir alanda kullanıldı Tip 2 diyabetli kişiler arasında çalışma Kilo kaybını amaçlayan davranışsal bir müdahaleden hangi alt popülasyonların yararlanabileceğini araştırmak. Tip 2 diyabetli kişilerin genel popülasyonu arasında anlamlı bir etki bulunmazken, araştırmacılar, belirli özelliklere sahip bir alt grubun, müdahalenin ardından kardiyovasküler hastalıktan kaynaklanan komplikasyonları önleyebileceğini buldu. Bu bilgiler, klinisyenlerin ve sağlık planlarının, hangi belirli hastaların müdahaleden en fazla fayda sağlayacağını bilmesine yardımcı olarak hasta sonuçlarının iyileştirilmesine ve genel olarak maliyetten tasarruf edilmesine yardımcı oldu.

İlaç hattında yapay zekanın geleceği

Hastalıkların anlaşılması ve tedavi edilmesi söz konusu olduğunda yapay zekanın çok sayıda uygulaması olduğu açıktır ve araştırmacılar teknolojiyi daha da ilerletmeye kararlıdır. Hatta HEOR'un lider kuruluşu ISPOR yakın zamanda kuruldu. makine öğrenimini kullanma yönergeleri alan içerisinde. Bu, potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımını genişletme taahhüdünü gösteriyor.

Epidemiyologlar, araştırmacılar, sağlık ekonomistleri ve ilaç geliştirme sürecinde rol oynayan diğer kişiler, yapay zekayı işlerine dahil ederek değer bulabilirler. Ve eğer hastalıkları daha iyi anlamak ve daha etkili ve hedefe yönelik tedaviler geliştirmek için yapay zekayı kullanabilirsek, günün sonunda hastalar büyük fayda sağlayacak. Yapay zeka, sağlık hizmetleri ve ilaç sektöründe hayatları iyileştirmek için sınırsız bir potansiyele sahiptir ve onu en yüksek kapasitesine çıkarmak bizim sorumluluğumuzdur.