Updesh Dosanjh, Lãnh đạo Thực hành, Giải pháp Công nghệ, IQVIA – Loạt phỏng vấn

Updesh Dosanjh, Lãnh đạo Thực hành của Giải pháp Công nghệ tại IQVIA (IQV ), một nhà lãnh đạo thế giới trong việc sử dụng dữ liệu, công nghệ, phân tích tiên tiến và chuyên môn để giúp khách hàng thúc đẩy chăm sóc sức khỏe – và sức khỏe con người – tiến về phía trước.

Điều gì đã thu hút bạn ban đầu đến ngành khoa học đời sống?

Tôi đã làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau trong 30 năm qua, bao gồm cả ngành khoa học đời sống vào đầu sự nghiệp của tôi. Khi tôi chọn quay lại ngành khoa học đời sống 15 năm trước, đó là để đạt được ba tham vọng: làm việc trong một ngành công nghiệp đóng góp cho sự thịnh vượng của con người; làm việc trong một lĩnh vực công nghiệp có thể được giúp đỡ đáng kể bởi công nghệ; và làm việc trong một ngành công nghiệp cho tôi cơ hội làm việc với những người tốt. Làm việc với một đội ngũ giám sát an toàn thuốc ở khoa học đời sống đã giúp tôi đạt được cả ba mục tiêu này.

Bạn có thể thảo luận về khoa học dữ liệu con người là gì và tầm quan trọng của nó đối với IQVIA?

Khối lượng dữ liệu sức khỏe con người đang tăng trưởng nhanh chóng – hơn 878 phần trăm kể từ năm 2016. Ngày càng cần đến phân tích tiên tiến để đưa ra những hiểu biết cần thiết. Khoa học dữ liệu và công nghệ đang tiến bộ nhanh chóng, tuy nhiên, vẫn còn những thách thức với việc thu thập và phân tích dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, đặc biệt là khi đến từ các nguồn dữ liệu khác nhau và bị cô lập.

Ngành khoa học dữ liệu con người mới nổi kết hợp nghiên cứu khoa học con người với những đột phá trong công nghệ dữ liệu để tận dụng giá trị tiềm năng của dữ liệu lớn trong việc cải thiện hiểu biết về sức khỏe con người. Về bản chất, nhà khoa học dữ liệu con người đóng vai trò là người dịch giữa thế giới của bác sĩ lâm sàng và thế giới của chuyên gia dữ liệu. Mô hình mới này đang giúp giải quyết những thách thức mà chăm sóc sức khỏe thế kỷ 21 đang phải đối mặt.

IQVIA được đặt ở vị trí độc đáo để thu thập, bảo vệ, phân loại và nghiên cứu dữ liệu giúp chúng tôi trả lời các câu hỏi về sức khỏe con người. Là một nhà lãnh đạo trong khoa học dữ liệu con người, IQVIA có một mức độ chuyên môn sâu về khoa học đời sống cũng như khả năng phân tích tiên tiến để thu được những hiểu biết từ vô số điểm dữ liệu có thể giúp khách hàng khoa học đời sống đưa ra thị trường các loại thuốc mới nhanh hơn và thúc đẩy hướng tới những kết quả sức khỏe tốt hơn. Bằng cách hiểu những thách thức hiện tại và sáng tạo về cách những đổi mới mới có thể tăng tốc những câu trả lời mới, IQVIA đã tận dụng khái niệm khoa học dữ liệu con người – biến đổi cách ngành khoa học đời sống tìm kiếm bệnh nhân, chẩn đoán bệnh và điều trị tình trạng.

Làm thế nào AI có thể hỗ trợ tốt nhất các nhà nghiên cứu thuốc trong việc thu hẹp các loại thuốc cụ thể xứng đáng nhận được nhiều nguồn lực công nghiệp hơn?

Đưa ra thị trường các loại thuốc mới vô cùng tốn kém và mất thời gian – trung bình, mất khoảng 10 năm và chi phí 2,6 tỷ đô la để làm như vậy. Khi các nhà phát triển thuốc khám phá tiềm năng của một phân tử để điều trị hoặc ngăn ngừa một bệnh, họ phân tích mọi dữ liệu có sẵn liên quan đến phân tử đó, điều này đòi hỏi rất nhiều thời gian và tài nguyên. Hơn nữa, một khi thuốc được giới thiệu và đưa ra thị trường, các công ty phải chịu trách nhiệm về giám sát an toàn thuốc, trong đó họ cần tận dụng công nghệ để theo dõi các sự kiện bất lợi (AE) – mọi kinh nghiệm không mong muốn liên quan đến việc sử dụng một loại thuốc nhất định – do đó giúp đảm bảo an toàn cho bệnh nhân.

Các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các tổ chức khoa học đời sống tự động hóa các nhiệm vụ xử lý dữ liệu thủ công để tìm kiếm và theo dõi các mẫu trong dữ liệu. Thay vì phải tự tay tìm kiếm hàng trăm hoặc hàng nghìn điểm dữ liệu để tìm ra những hiểu biết quan trọng nhất liên quan đến một phương pháp điều trị cụ thể, AI có thể giúp các nhóm khoa học đời sống hiệu quả tìm ra thông tin quan trọng nhất và đưa nó lên phía trước để khám phá và đưa ra những hiểu biết có thể hành động. Điều này đảm bảo rằng nhiều thời gian và tài nguyên hơn từ các nhóm khoa học đời sống được dành cho phân tích chiến lược và ra quyết định thay vì báo cáo dữ liệu.

Gần đây, bạn đã viết một bài báo chi tiết về cách các công ty dược phẩm sinh học sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ có lợi thế cạnh tranh. Tại sao bạn tin rằng điều này rất quan trọng?

Các công ty khoa học đời sống đang chịu áp lực hơn bao giờ hết để đổi mới, vì họ phấn đấu để thúc đẩy sức khỏe toàn cầu và duy trì tính cạnh tranh trong một thị trường đông đúc. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đang được các công ty khoa học đời sống tận dụng để giúp khai thác và “đọc” các tài liệu dựa trên văn bản không có cấu trúc. Tuy nhiên, vẫn còn tiềm năng chưa được khai thác đáng kể để tận dụng NLP trong giám sát an toàn thuốc để bảo vệ thêm an toàn cho bệnh nhân cũng như đảm bảo tuân thủ quy định. NLP có tiềm năng đáp ứng các yêu cầu tuân thủ đang phát triển, hiểu các nguồn dữ liệu mới và nâng cao các cơ hội mới để thúc đẩy đổi mới. Nó làm như vậy bằng cách kết hợp và so sánh các AE từ hàng thập kỷ dữ liệu thống kê di sản và dữ liệu bệnh nhân mới đến – có thể được xử lý trong thời gian thực – cung cấp một lượng thông tin và sự rõ ràng chưa từng có về thông tin được khai thác từ các nguồn dữ liệu quan trọng.

Giám sát an toàn thuốc (phát hiện, thu thập, đánh giá, theo dõi và phòng ngừa các tác dụng bất lợi của sản phẩm thuốc) ngày càng phụ thuộc vào AI. Bạn có thể thảo luận về một số nỗ lực được áp dụng bởi IQVIA để thực hiện điều này?

Como đã đề cập, một trong những vai trò chính của giám sát an toàn thuốc (PV) là thu thập và phân tích thông tin về AE. Hiện tại, khoảng 80 phần trăm dữ liệu chăm sóc sức khỏe nằm trong các định dạng không có cấu trúc, như email và tài liệu giấy, và AE cần được tổng hợp và liên kết từ các nguồn dữ liệu khác nhau và rộng lớn, bao gồm cả mạng xã hội, cộng đồng trực tuyến và các định dạng kỹ thuật số khác. Hơn nữa, ngôn ngữ là chủ quan, và định nghĩa là linh hoạt. Mặc dù hai bệnh nhân dùng cùng một loại thuốc có thể mô tả các phản ứng AE tương tự, nhưng mỗi bệnh nhân có thể trải qua, đo lường và mô tả mức độ đau hoặc khó chịu trên một thang động dựa trên các yếu tố khác nhau. Các chuyên gia PV và an toàn làm việc tại các tổ chức khoa học đời sống vẫn phụ thuộc vào báo cáo và xử lý dữ liệu thủ công cần xem xét các tập dữ liệu phức tạp và đa dạng này thông qua các quy trình không hiệu quả. Điều này không chỉ làm chậm các thử nghiệm lâm sàng mà còn có thể trì hoãn việc giới thiệu các loại thuốc mới ra thị trường, ngăn cản bệnh nhân tiếp cận với các loại thuốc có thể cứu sống.

Ngành khoa học đời sống là một ngành công nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, và không có người bạn đồng hành nào tốt hơn cho phân tích dữ liệu và phát hiện mẫu hơn AI. Các công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc xử lý và suy luận các tập dữ liệu PV lớn và phức tạp để giúp tự động hóa các khối lượng công việc thủ công và tận dụng tối đa các tài sản con người trên các đội an toàn. Thực tế, việc áp dụng các công cụ AI và NLP trong ngành khoa học đời sống đang làm cho nó có thể biến các tập dữ liệu lớn và không có cấu trúc này thành những hiểu biết có thể hành động với tốc độ chưa từng có. Dưới đây là một số cách AI có thể cải thiện hiệu quả hoạt động cho các đội PV, mà IQVIA đang cung cấp cho khách hàng của mình ngày nay:

1. Tăng tốc tìm kiếm tài liệu để tìm thông tin liên quan
2. Quét mạng xã hội trên toàn cầu để xác định AE
3. Nghe và hấp thụ các cuộc gọi âm thanh (ví dụ: vào một trung tâm cuộc gọi) để đề cập đến một công ty hoặc thuốc
4. Dịch một lượng lớn thông tin từ một ngôn ngữ sang một ngôn ngữ khác
5. Chuyển đổi các tài liệu được quét về AE thành thông tin có thể hành động
6. Đọc và giải thích các câu chuyện trường hợp với sự hướng dẫn tối thiểu của con người
7. Xác định xem các mẫu trong dữ liệu phản ứng bất lợi có cung cấp thông tin mới, chưa được nhận ra trước đây có thể cải thiện an toàn cho bệnh nhân
8. Tự động hóa việc theo dõi trường hợp để xác minh thông tin và thu thập mọi dữ liệu bị thiếu

Có gì khác bạn muốn chia sẻ về IQVIA?

IQVIA tận dụng các tập dữ liệu lớn, công nghệ tiên tiến và chuyên môn sâu để cung cấp yếu tố phân biệt quan trọng trong việc cung cấp các công cụ AI được xây dựng và đào tạo đặc biệt cho ngành khoa học đời sống. Sự kết hợp duy nhất của các thuộc tính này là điều đã góp phần vào việc triển khai thành công công nghệ IQVIA trên một loạt các nhà lãnh đạo trong ngành. Điều này hỗ trợ các nỗ lực tuân thủ toàn cầu tích hợp cho ngành cũng như cải thiện an toàn cho bệnh nhân.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập IQVIA.