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L'intelligence artificielle (IA) est de loin l'avancée technologique la plus discutée de cette décennie. Bien que le concept d'IA existe depuis des années, les processeurs et la vitesse de calcul de era précédente era pas à la hauteur et ne pouvaient donc pas prendre en charge l'analyse des mégadonnées requise. Mais avec l'évolution des algorithmes et des systèmes de nouvelle génération, les vitesses de calcul ont été multipliées, ouvrant la voie à l'analyse en temps réel d'énormes banques de données. Ce qui rend l'IA si exceptionnelle, c'est son adoption de modèles prédictifs à la place des modèles réactifs des systèmes conventionnels. Dans le but de tirer parti du potentiel des technologies nouvelles, presque tous les secteurs se sont adaptés à l'IA et l'ont intégrée dans leurs processus afin de réduire les tâches routinières et répétitives. Malgré cet énorme potentiel, le secteur des sciences de la vie a jusqu'à présent été l'un des moins bénéficiaires de cet essor. Mais pourquoi ?
Les obstacles à l'IA dans les sciences de la vie :
La composante unique de l'IA réside dans son algorithme de système d'apprentissage continu (CLS), qui fournit aux utilisateurs des données qu'il serait normalement difficile de percevoir dans un court laps de temps. Il analyse en permanence les résultats antérieurs, les écarts et les corrections, ainsi que la meilleure adéquation à une situation donnée, afin d'améliorer la précision des résultats futurs. En un mot, il apprend et s'améliore en cours de route. Mais pour cela, il faudrait disposer de quantités massives de données historiques à partir desquelles l'IA pourrait interpréter et prédire. Or, de nos jours, les données sont protégées par des lois sur la protection de la vie privée (par exemple, le règlement général sur la protection des données (RGPD ) de l'UE). En supposant que les politiques gouvernementales autorisent l'utilisation des données existantes des utilisateurs dans un avenir proche, tant que les données proviennent d'une source unique, les résultats de l'analyse seront divergents.
Bien que des agences sanitaires telles queFDA US FDA introduit des lois telles que la loi 21st Century Cures Act afin d'accélérer l'innovation dans la fabrication de dispositifs médicaux, le développement de médicaments et de produits biologiques et la conception d'essais cliniques, les nouvelles technologies pourraient dépasser le champ d'application des réglementations existantes. Cela pourrait entraîner la nécessité d'une réforme réglementaire régulière. Mais l'obtention des autorisations législatives prend généralement des années. Il en résulte une longue période d'attente et les avantages pour les utilisateurs finaux sont retardés.
Outre ces obstacles, la perte de confiance de l'utilisateur final est également un facteur préoccupant pour les fabricants. Il existe des dispositifs qui diagnostiquent, détectent et conseillent les patients sur la marche à suivre pour réduire les affections. Mais si l'utilisateur n'est pas disposé à y croire, l'objectif premier du produit ne sera pas atteint. Cependant, renforcer la confiance de l'utilisateur avec les preuves nécessaires peut prendre beaucoup de temps. Il y a également une pénurie de personnel qualifié ayant de l'expérience dans la compréhension des sciences de la vie et des processus technologiques. Former des experts en réglementation à l'expertise technologique ou vice versa serait une tâche ardue.
Des solutions réalisables :
L'évolution de l'IA devrait être très dynamique. Les organismes de réglementation et l'industrie doivent donc agir de concert et s'adapter à l'évolution des besoins. Les organisations du secteur des sciences de la vie doivent collaborer entre elles lors de la mise au point des systèmes intégrés d'IA afin d'en maximiser la précision. De même, sur le plan réglementaire, il incombe aux autorités sanitaires d'élaborer et de lancer des approches réglementaires plus novatrices qui régulariseront les outils avancés d'une manière rationalisée.
Applications actuelles de l'IA dans les sciences de la vie :
Actuellement, la transition des systèmes réactifs vers les systèmes prédictifs est en cours. Dans le cadre de cette transition, les organisations utilisent l'IA pour certains aspects cruciaux du développement de produits. Quelques-unes des applications actuelles sont énumérées ci-dessous.
- Identification de nouvelles indications pour les médicaments à l'aide de données d'utilisateurs disponibles en grandes quantités
- Identification de composés pouvant être combinés pour le traitement de nouvelles indications ou pour une efficacité accrue
- Diminution des erreurs de diagnostic
- Améliorer l'efficacité de la conception des essais cliniques
- Gestion des données dans les limites des lois sur la confidentialité et la protection des données
- Découverte des lacunes inhérentes au processus de découverte de médicaments et utilisation de l'IA pour y remédier
Bien que les utilisations actuelles de l'IA ne soient que la partie émergée de l'iceberg, l'IA, dans tout son potentiel, a la capacité de faire progresser les sciences de la vie à des années-lumière. Dans quelle mesure votre organisation a-t-elle tiré parti de cette technologie en plein essor ? Comparez et transformez vos produits et vos opérations réglementaires pour atteindre le prochain niveau d'automatisation. Soyez conforme.
Mots-clés : Sciences de la vie ; Intelligence artificielle, IA ; USFDA; EMA; Affaires réglementaires ; RGPD ; Automatisation, Technologie, 21st Century Cures Act
