Phỏng vấn
Updesh Dosanjh, Trưởng nhóm Thực hành, Giải pháp Công nghệ, IQVIA – Loạt bài phỏng vấn
Updesh Dosanjh, Trưởng nhóm Thực hành Giải pháp Công nghệ tại IQVIA, công ty hàng đầu thế giới trong việc sử dụng dữ liệu, công nghệ, phân tích nâng cao và kiến thức chuyên môn để giúp khách hàng thúc đẩy hoạt động chăm sóc sức khỏe – và sức khỏe con người – về phía trước.
Điều gì ban đầu đã thu hút bạn đến với khoa học đời sống?
Tôi đã làm việc trong nhiều ngành hơn 30 năm qua, bao gồm cả ngành khoa học đời sống khi mới bắt đầu sự nghiệp. 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 góp phần mang lại hạnh phúc cho con người; làm việc trong một lĩnh vực công nghiệp có thể được hỗ trợ đáng kể bởi công nghệ; và làm việc trong một ngành đã cho tôi cơ hội làm việc với những người tốt. Làm việc với nhóm cảnh giác dược trong 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 không?
Khối lượng dữ liệu về sức khỏe con người đang tăng lên nhanh chóng—hơn 878% kể từ năm 2016. Ngày càng cần nhiều phân tích nâng cao để làm sáng tỏ những hiểu biết cần thiết. Khoa học và công nghệ dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, tuy nhiên, vẫn tiếp tục có những thách thức trong việc thu thập và phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đặc biệt là khi đến từ các nguồn dữ liệu khác nhau và riêng biệt.
Ngành khoa học dữ liệu con người mới nổi tích hợp nghiên cứu khoa học con người với những đột phá trong công nghệ dữ liệu để khai thác giá trị tiềm năng mà dữ liệu lớn có thể mang lại trong việc nâng cao hiểu biết về sức khỏe con người. Về bản chất, nhà khoa học dữ liệu con người đóng vai trò là người phiên 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 đối với việc chăm sóc sức khỏe của thế kỷ 21.
IQVIA có vị trí đặc biệt 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 công ty hàng đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu con người, IQVIA có trình độ chuyên môn sâu về khoa học đời sống cũng như khả năng phân tích tinh vi để thu thập thông tin chi tiết từ rất nhiều điểm dữ liệu có thể giúp khách hàng khoa học đời sống đưa các loại thuốc mới ra thị trường nhanh hơn và hướng tới kết quả sức khỏe tốt hơn . Bằng cách hiểu những thách thức ngày nay và sáng tạo về cách những cải tiến mới có thể đẩy nhanh các câu trả lời mới, IQVIA đã dựa vào khái niệm khoa học dữ liệu con người—làm thay đổi cách ngành khoa học đời sống tìm kiếm bệnh nhân, chẩn đoán bệnh và điều trị các tình trạng bệnh.
Làm cách nào để AI có thể hỗ trợ tốt nhất cho các nhà nghiên cứu thuốc trong việc thu hẹp loại thuốc cụ thể nào xứng đáng có nhiều nguồn lực hơn trong ngành?
Đưa các loại thuốc mới ra thị trường cực kỳ tốn kém và tốn thời gian—trung bình mất khoảng 10 năm và tiêu tốn 2.6 tỷ USD để thực hiện việc này. Khi các nhà phát triển thuốc khám phá tiềm năng của một phân tử trong việc điều trị hoặc ngăn ngừa bệnh, họ sẽ phân tích mọi dữ liệu có sẵn liên quan đến phân tử đó, việc này đòi hỏi thời gian và nguồn lực đáng kể. Hơn nữa, sau khi một loại thuốc được giới thiệu và đưa ra thị trường, các công ty phải chịu trách nhiệm cảnh giác dược, trong đó họ cần tận dụng công nghệ để theo dõi các tác dụng phụ (AE)—bất kỳ tác dụng không mong muốn nào 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 tác vụ xử lý dữ liệu thủ công để tìm kiếm và theo dõi các mẫu trong dữ liệu. Thay vì phải sàng lọc thủ công hàng trăm hoặc hàng nghìn điểm dữ liệu để khám phá những hiểu biết phù hợp nhất liên quan đến một phương pháp điều trị cụ thể, AI có thể giúp các nhóm khoa học đời sống khám phá hiệu quả thông tin quan trọng nhất và đưa thông tin đó lên hàng đầu để khám phá thêm và hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Điều này đảm bảo nhiều thời gian và nguồn lực 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 nêu chi tiết cách các công ty dược phẩm sinh học sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ có được lợi thế cạnh tranh như thế nào. Tại sao bạn tin rằng điều này rất quan trọng?
Các công ty khoa học đời sống đang chịu nhiều áp lực hơn bao giờ hết để đổi mới, khi họ cố gắng nâng cao sức khỏe toàn cầu và duy trì tính cạnh tranh trong một thị trường bão hòa cao. 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 đáng kể chưa được khai thác để tận dụng NLP trong cảnh giác dược để bảo vệ hơn nữa sự an toàn của bệnh nhân, cũng như đảm bảo tuân thủ quy định. NLP có khả năng đáp ứng các yêu cầu tuân thủ ngày càng tăng, 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 dữ liệu kế thừa thống kê trong nhiều thập kỷ và dữ liệu bệnh nhân mới đến–có thể được xử lý trong thời gian thực—mang lại khả năng hiển thị và độ rõ ràng chưa từng có xung quanh thông tin được khai thác từ các nguồn dữ liệu quan trọng.
Cảnh giác dược (việc phát hiện, thu thập, đánh giá, theo dõi và ngăn ngừa tác dụng phụ của dược phẩm) ngày càng phụ thuộc vào AI. Bạn có thể thảo luận về một số nỗ lực mà IQVIA đang áp dụng cho việc này không?
Như đã đề cập, một trong những vai trò chính của bộ phận cảnh giác dược (PV) là thu thập và phân tích thông tin về các AE. Ngày nay, khoảng 80% dữ liệu chăm sóc sức khỏe nằm ở các định dạng phi cấu trúc, như email và tài liệu giấy, đồng thời các AE cần được tổng hợp và tương quan từ các nguồn dữ liệu mở rộng và khác nhau, bao gồm phương tiện truyền thông xã hội, cộng đồng trực tuyến và các định dạng kỹ thuật số khác. Hơn nữa, ngôn ngữ là chủ quan và các 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 nhau, nhưng mỗi bệnh nhân có thể trải qua, đo lường và mô tả mức độ đau hoặc khó chịu trên thang đo động dựa trên các yếu tố khác nhau. PV và các chuyên gia an toàn làm việc tại các tổ chức khoa học đời sống vẫn dựa vào báo cáo và xử lý dữ liệu thủ công cần xem xét các tập dữ liệu phức tạp, đa dạng và phong phú này thông qua các quy trình không hiệu quả. Điều này không chỉ làm chậm các thử nghiệm lâm sàng mà còn có khả năng làm trì hoãn việc đưa các loại thuốc mới ra thị trường, ngăn bệnh nhân tiếp cận với các loại thuốc có khả năng cứu sống.
Ngành khoa học đời sống dựa trên dữ liệu cao và không có đồng minh nào tốt hơn AI để phân tích dữ liệu và phát hiện mẫu. Những công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc xử lý và ngoại suy các tập dữ liệu PV lớn, phức tạp để giúp tự động hóa khối lượng công việc thủ công và tận dụng tốt nhất nguồn nhân lực trong các nhóm an toàn. Thật vậy, việc áp dụng các công cụ AI và NLP trong ngành khoa học đời sống giúp chúng ta có thể sử dụng các tập dữ liệu lớn, phi cấu trúc này và biến chúng thành những hiểu biết có thể hành động với tốc độ chưa từng thấy. Dưới đây là một số cách AI có thể cải thiện hiệu quả hoạt động cho các nhóm PV mà IQVIA tích cực cung cấp cho khách hàng của mình ngày nay:
- Tăng tốc tìm kiếm tài liệu cho thông tin liên quan
- Quét phương tiện truyền thông xã hội trên toàn cầu để xác định AE
- Nghe và tiếp thu các cuộc gọi âm thanh (ví dụ: vào trung tâm cuộc gọi) để đề cập đến một công ty hoặc thuốc
- Dịch một lượng lớn thông tin từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác
- Chuyển đổi các tài liệu được quét trên AE thành thông tin có thể thực hiện được
- Đọc và giải thích tường thuật trường hợp với sự hướng dẫn tối thiểu của con người
- Xác định xem có bất kỳ mẫu nào trong dữ liệu phản ứng bất lợi đang cung cấp thông tin mới, chưa được thực hiện trước đây có thể cải thiện sự an toàn của bệnh nhân hay không
- Tự động theo dõi trường hợp để xác minh thông tin và nắm bắt mọi dữ liệu bị thiếu
Bạn còn điều gì muốn chia sẻ về IQVIA không?
IQVIA tận dụng các tập dữ liệu lớn, công nghệ tiên tiến và kiến thức chuyên môn sâu về miền để tạo ra sự khác biệt quan trọng trong việc cung cấp các công cụ AI được xây dựng và đào tạo riêng cho ngành khoa học đời sống. Sự kết hợp các thuộc tính độc đáo này là điều đã góp phần vào việc triển khai thành công công nghệ IQVIA trên nhiều đối tác trong ngành. Điều này hỗ trợ các nỗ lực tuân thủ toàn cầu tích hợp cho ngành cũng như cải thiện sự an toàn của bệnh nhân.
Cảm ơn bạn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm hãy truy cập IQVIA.
