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L'Intelligenza Artificiale (AI) è di gran lunga il progresso tecnologico più discusso di questo decennio. Sebbene l'idea dell'AI esista da anni, i processori e la velocità computazionale dell'era precedente non erano all'altezza, quindi non potevano supportare l'analisi di enormi quantità di dati come richiesto. Ma con l'evoluzione di algoritmi e sistemi di nuova generazione, le velocità computazionali sono aumentate di molteplici volte, rivelando la possibilità di analisi in tempo reale di enormi banche dati. Ciò che rende l'AI così eccezionale è la sua adozione di modelli predittivi al posto dei modelli reattivi dei sistemi convenzionali. Con l'obiettivo di sfruttare il potenziale della tecnologia di nuova generazione, quasi ogni settore si è adattato all'AI e l'ha integrata nei propri processi per ridurre il lavoro di routine e ripetitivo. Nonostante un potenziale così enorme, l'industria delle Scienze della Vita, finora, è stata una delle meno beneficiarie di questo boom. Ma perché?
Ostacoli per l'IA nelle scienze della vita:
La componente unica dell'IA sta nell'algoritmo dei sistemi di apprendimento continuo (CLS), che fornisce agli utenti i dati che normalmente sarebbero difficili da percepire in un breve periodo di tempo. Continua ad analizzare i risultati passati, le deviazioni e le correzioni e la migliore corrispondenza per una determinata situazione per migliorare l'accuratezza dei risultati futuri. In poche parole, impara e migliora in movimento. Ma questo richiederebbe un'enorme quantità di dati storici da cui l'IA possa interpretare e prevedere. Tuttavia, i dati, al giorno d'oggi, sono protetti dalle leggi sulla protezione della privacy (ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE). Se in un prossimo futuro le politiche governative consentiranno l'utilizzo dei dati degli utenti esistenti, finché i dati proverranno da un'unica fonte, i risultati dell'analisi saranno divergenti.
Sebbene agenzie sanitarie comeFDA US FDA introdotto leggi come il 21st Century Cures Act per contribuire ad accelerare l'innovazione nella produzione di dispositivi medici, nello sviluppo di farmaci e prodotti biologici e nella progettazione di sperimentazioni cliniche, le nuove tecnologie potrebbero crescere oltre l'ambito delle normative esistenti. Ciò potrebbe rendere necessaria una riforma normativa su base regolare. Tuttavia, l'ottenimento delle autorizzazioni legislative richiede solitamente anni. Il risultato potrebbe essere un periodo di attesa molto lungo e i benefici per gli utenti finali sarebbero ritardati.
Oltre a questi ostacoli, anche la diminuzione della fiducia degli utenti finali è un fattore preoccupante per produttori. Esistono dispositivi in grado di diagnosticare, rilevare e consigliare ai pazienti ulteriori azioni da intraprendere per ridurre i disturbi. Tuttavia, se l'utente non è disposto a fidarsi di essi, lo scopo principale del prodotto non può essere raggiunto. Tuttavia, aumentare la fiducia degli utenti con le prove necessarie può richiedere molto tempo. C'è anche una carenza di personale qualificato che abbia esperienza nella comprensione sia delle scienze della vita che dei processi tecnologici. Formare esperti in materia di regolamentazione per le competenze tecnologiche o viceversa sarebbe un compito arduo.
Soluzioni fattibili:
Il percorso dell'IA si prospetta molto dinamico. Pertanto, gli enti normativi e l'industria devono agire insieme e cambiare in base all'evoluzione delle esigenze. Le organizzazioni del settore delle scienze della vita devono collaborare tra loro durante lo sviluppo di sistemi integrati con l'IA per massimizzarne l'accuratezza. Inoltre, sul fronte normativo, spetta alle autorità sanitarie l'onere di evolvere e avviare approcci normativi più innovativi che regolarizzino gli strumenti avanzati in modo snello.
Applicazioni attuali dell'IA nelle scienze della vita:
Attualmente è in corso la transizione dai sistemi reattivi a quelli predittivi. Nell'ambito di questo passaggio, le organizzazioni stanno utilizzando l'IA per alcuni aspetti cruciali dello sviluppo dei prodotti. Di seguito sono elencate alcune delle applicazioni attuali.
- Identificazione di nuove indicazioni per i farmaci con i dati degli utenti disponibili in grandi quantità
- Identificazione di composti che possono essere combinati per il trattamento di nuove indicazioni o per una maggiore efficacia
- Riduzione degli errori di diagnosi
- Aumentare l'efficienza della progettazione degli studi clinici
- Gestione dei dati entro i limiti delle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati
- Scoperta delle carenze intrinseche nel processo di scoperta dei farmaci e utilizzo dell'IA per contrastarle
Sebbene gli usi prevalenti dell'IA siano solo una punta dell'iceberg, l'IA nel suo pieno potenziale ha la capacità di far crescere le scienze della vita di anni luce. Fino a che punto la vostra organizzazione ha realizzato e beneficiato di questa tecnologia emergente? Confrontatevi e trasformate i vostri prodotti e le vostre operazioni regolatorie al livello successivo di automazione. Siate conformi.
Tag: Scienze della vita; Intelligenza artificiale, IA; USFDA; EMA; Affari regolatori; GDPR; Automazione, Tecnologia, 21st Century Cures Act
