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L'intelligenza artificiale (AI) è di gran lunga il progresso tecnologico più discusso di questo decennio. Anche se l'idea dell'IA esiste da anni, i processori e la velocità di calcolo dell'era precedente non erano all'altezza e non potevano quindi supportare l'analisi di dati enormi come richiesto. Ma con l'evoluzione degli algoritmi e dei sistemi di nuova generazione, la velocità di calcolo è aumentata di molte volte, aprendo la possibilità di analizzare in tempo reale enormi banche dati. Ciò che rende l'IA 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 nuova tecnologia, quasi tutti i settori si sono adattati all'IA e l'hanno integrata nei loro processi per ridurre il lavoro di routine e ripetitivo. Nonostante l'enorme potenziale, il settore delle scienze della vita è stato finora uno dei minori beneficiari 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 le agenzie sanitarie come la FDA degli Stati Uniti abbiano introdotto leggi come il 21st Century Cures Act per contribuire ad accelerare l'innovazione nella produzione di dispositivi medici, nello sviluppo di farmaci e biologici e nella progettazione di studi clinici, le nuove tecnologie potrebbero crescere al di là dell'ambito di applicazione delle normative esistenti. Ciò potrebbe rendere necessaria una riforma normativa su base regolare. Ma l'ottenimento dei permessi legislativi richiede solitamente anni. Il risultato potrebbe essere un enorme periodo di attesa e i benefici per gli utenti finali verrebbero ritardati.
Oltre a questi ostacoli, anche la diminuzione della fiducia degli utenti finali è un fattore preoccupante per i produttori. Esistono dispositivi che diagnosticano, rilevano e consigliano ai pazienti le azioni da intraprendere per ridurre i disturbi. Ma se l'utente non è disposto a fidarsi, lo scopo principale del prodotto non sarà 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 delle scienze della vita e dei processi tecnologici. Formare esperti di regolamentazione per 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, AI; USFDA; EMA; Affari normativi; GDPR; Automazione, Tecnologia, Legge sulle curedel XXI secolo
