Як використовувати штучний інтелект на всіх етапах фармацевтичної лінії лікування

Ми зробили неймовірні кроки вперед у сфері охорони здоров’я за останні кілька десятиліть завдяки введенню нової технології. Тепер штучний інтелект (ШІ) представляє ще одну велику можливість продовжити цю тенденцію, щоб ще більше покращити життя пацієнтів. Є широкий спектр застосувань ШІ при розумінні та лікуванні захворювань. Насправді, ШІ можна використовувати на всіх етапах лінії лікування, коли дослідники починають розробку нового лікування захворювання. Ця технологія може бути особливо корисною для відкриття нових ліків, розуміння нових захворювань та вимірювання результатів лікування.

ШІ у відкритті ліків

Задовго до того, як виробники можуть представити ліки на ринку, дослідники працюють над ідентифікацією правильних молекул. ШІ можна застосовувати до відкриття та розробки ліків, особливо з метою зробити процес більш ефективним та menos дорогим. У типовому процесі відкриття дослідники можуть витратити роки на тестування різних молекул, лише щоб зрозуміти, що вибрана молекула для клінічних випробувань не має бажаного ефекту. ШІ може відігравати роль у цьому процесі, передбачаючи біоактивність та взаємодію різних молекул. Використовуючи існуючі дані, передбачувальна модель може ідентифікувати молекулу, яка має більшу ймовірність мати бажаний ефект, навіть до того, як хтось ступить у лабораторію.

Використання ШІ у розробці ліків ще відносно рано, і жодні ліки, відкриті за допомогою ШІ, ще не представлені на ринку. Однак багато організацій охорони здоров’я та дослідницьких інститутів вже почали включати ШІ у процес і досягли клінічних випробувань з ліками, розробленими за допомогою ШІ. Наприклад, ліки проти ідіопатичної пульмональної фіброзу (ІПФ), які були ідентифіковані за допомогою ШІ вступили у фазу 1 клінічних випробувань у 2022 році та отримали статус ліків-орфанів від FDA на початку цього року. Коли галузь стане більш комфортною з ШІ, його застосування у розробці ліків, ймовірно, розшириться ще далі, і ми можемо побачити ліки, розроблені за допомогою ШІ, які будуть призначені пацієнтам.

ШІ в епідеміології та клінічному управлінні випробуваннями

Іншим важливим етапом у представленні терапії на ринку та її потраплянні до рук пацієнтів є розуміння захворювання та його впливу на результати охорони здоров’я на рівні населення. Саме тут епідеміологи грають свою роль – група дослідників, відповідальних за кількісну оцінку та моніторинг терапевтичного ризику управління на рівні цільових популяцій та показників.

Використовуючи ШІ та техніки машинного навчання (МН), епідеміологи можуть досліджувати реальні дані (РД) – серед інших типів доступних даних – та ідентифікувати тенденції, які мають значення для комерційних та клінічних рішень. Оскільки МН оптимізована для дослідження даних без гіпотези, вона дозволяє дослідникам відкривати нові закономірності, генерувати кращі прогнози для ключових тенденцій, таких як поширеність захворювання, та ідентифікувати ризикові фактори, пов’язані з поганими результатами. Ці знання мають критичне значення для дослідників, щоб розробити ліки, які будуть найбільш ефективно задовольняти потреби їхньої цільової популяції.

ШІ також може автоматизувати частини клінічної фази розробки ліків, яка є критичною для встановлення безпеки та ефективності нового лікування перед тим, як воно потрапить до пацієнтів. Наприклад, ШІ можна використовувати для забезпечення того, щоб правильні пацієнти були залучені до клінічного випробування, та щоб група дослідження представляла загальну популяцію, враховуючи різноманітність та справедливість. ШІ також може допомогти у перегляді звітів про безпеку під час випробування方式, який є більш надійним, ніж команда людей. Не всі аспекти епідеміології та клінічного дизайну можна автоматизувати, але ШІ може зробити певні аспекти процесу більш ефективними.

ШІ у оцінці результатів лікування

Як тільки клінічне випробування продемонструвало свою ефективність, критично важливо зрозуміти вартість нового втручання на ринку охорони здоров’я. На цьому етапі дослідники вже витратили безліч годин та сотні мільйонів, якщо не мільярди, доларів на розробку лікування – але їм усе ще потрібно забезпечити, щоб правильні пацієнти могли отримати його, коли їм це потрібно. Саме тут економіка охорони здоров’я та дослідження результатів (ЕОЗ) – вивчення вартості втручань у сфері охорони здоров’я – грають важливу роль у лінії розробки ліків.

Останньою метою аналізів ЕОЗ є допомога платникам та іншим особам, відповідальним за фінансування охорони здоров’я, оптимізувати здоров’я їхніх популяцій, мінімізуючи витрати. Без цього системи охорони здоров’я не були б фінансово стабільними, а своєчасна доставка допомоги була б скомпрометована. ШІ може відігравати роль у аналізах ЕОЗ, відкриваючи закономірності у даних, які допомагають квантифікувати інкрементальну вигоду лікування, наприклад, ідентифікуючи унікальні субпопуляції, які переживають підвищення результатів порівняно з загальною популяцією.

Наприклад, МН була використана у дослідженні серед людей з цукровим діабетом 2 типу для вивчення того, які субпопуляції могли б отримати вигоду від поведінкової інтервенції, спрямованої на зниження ваги. Хоча жодного значного впливу не було виявлено серед загальної популяції людей з цукровим діабетом 2 типу, дослідники виявили, що субгрупа з певними характеристиками могла уникнути ускладнень від захворювання серцево-судинної системи після інтервенції. Ці знання допомогли клініцистам та планам охорони здоров’я зрозуміти, які конкретні пацієнти могли б отримати найбільшу вигоду від інтервенції, допомагаючи покращити результати лікування та зберегти витрати загалом.

Майбутнє ШІ у фармацевтичній лінії лікування

Є явна багатоманітність застосувань ШІ при розумінні та лікуванні захворювань, і дослідники зобов’язані进一步 розширювати цю технологію. Насправді, провідна організація ЕОЗ, ISPOR, нещодавно встановила рекомендації щодо використання машинного навчання у цій галузі. Це демонструє зобов’язання розширити використання ШІ та МН для максимізації його потенціалу.

Епідеміологи, дослідники, економісти охорони здоров’я та інші особи, які грають роль у лінії розробки ліків, можуть усі знайти вигоду від включення ШІ у свою роботу. І якщо ми можемо використовувати ШІ для кращого розуміння захворювань та розробки більш ефективних та цілевих лікування, пацієнти можуть отримати величезну вигоду в кінцевому підсумку. ШІ має безмежний потенціал у сфері охорони здоров’я та фармації для покращення життя – і це наша відповідальність використовувати його до його найбільшої здатності.