3 min read
Sztuczna inteligencja (AI) jest zdecydowanie najczęściej omawianym osiągnięciem technologicznym tej dekady. Mimo że idea sztucznej inteligencji istnieje od lat, procesory i szybkość obliczeniowa poprzedniej ery nie były w stanie sprostać wymaganiom, przez co nie mogły obsługiwać analizy ogromnych ilości danych. Jednak wraz z ewolucją algorytmów i systemów nowej generacji, szybkość obliczeniowa wzrosła wielokrotnie, odkrywając możliwości analizy ogromnych banków danych w czasie rzeczywistym. To, co sprawia, że sztuczna inteligencja jest tak wyjątkowa, to przyjęcie wzorców predykcyjnych zamiast reaktywnych wzorców konwencjonalnych systemów. Mając na celu wykorzystanie potencjału technologii nowej ery, prawie każda branża dostosowała się do AI i zintegrowała ją ze swoimi procesami w celu ograniczenia rutynowej i powtarzalnej pracy. Pomimo tak ogromnego potencjału, branża Life Sciences, jak dotąd, była jednym z najmniejszych beneficjentów tego boomu. Ale dlaczego?
Blokady dla sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych:
Unikalnym elementem sztucznej inteligencji jest algorytm systemów ciągłego uczenia się (CLS), który dostarcza użytkownikom dane, które normalnie byłyby trudne do dostrzeżenia w krótkim czasie. Analizuje on przeszłe wyniki, odchylenia i korekty oraz najlepsze dopasowanie do danej sytuacji, aby poprawić dokładność przyszłych wyników. Krótko mówiąc, uczy się i poprawia na bieżąco. Wymagałoby to jednak ogromnych ilości danych historycznych, na podstawie których sztuczna inteligencja może interpretować i przewidywać. Jednak w dzisiejszych czasach dane są chronione przez przepisy dotyczące ochrony prywatności (np. ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) UE). Zakładając, że polityka rządu pozwoli na wykorzystanie istniejących danych użytkowników w najbliższej przyszłości, o ile dane pochodzą z jednego źródła, wyniki analizy będą rozbieżne.
Chociaż agencje zdrowia, takie jak amerykańska FDA, wprowadziły przepisy, takie jak 21st Century Cures Act, aby przyspieszyć innowacje w produkcji urządzeń medycznych, leków i rozwoju leków biologicznych oraz projektach badań klinicznych, nowe technologie mogą wykraczać poza zakres istniejących przepisów. Może to regularnie wywoływać potrzebę reformy regulacyjnej. Jednak uzyskanie pozwoleń legislacyjnych zwykle zajmuje lata. Rezultatem może być ogromny okres oczekiwania, a korzyści dla użytkowników końcowych będą opóźnione.
Oprócz tych przeszkód, czynnikiem niepokojącym dla producentów jest również malejące zaufanie użytkowników końcowych. Powinny istnieć urządzenia, które diagnozują, wykrywają i doradzają pacjentom w sprawie dalszego postępowania w celu zmniejszenia dolegliwości. Ale jeśli użytkownik nie chce w nie wierzyć, to główny cel produktu nie zostanie osiągnięty. Jednak zwiększenie zaufania użytkowników za pomocą potrzebnych dowodów może zająć dużo czasu. Brakuje również wykwalifikowanego personelu, który ma doświadczenie w zrozumieniu zarówno nauk przyrodniczych, jak i procesów technologicznych. Przeszkolenie ekspertów ds. regulacji w zakresie wiedzy technologicznej lub odwrotnie byłoby żmudnym zadaniem.
Wykonalne rozwiązania:
Przewiduje się, że podróż AI będzie bardzo dynamiczna. Agencje regulacyjne i przemysł muszą więc działać wspólnie i zmieniać się zgodnie z ewoluującymi potrzebami. Organizacje zajmujące się naukami przyrodniczymi muszą współpracować ze sobą podczas opracowywania zintegrowanych systemów AI, aby zmaksymalizować ich dokładność. Również na froncie regulacyjnym na organach ds. zdrowia spoczywa obowiązek ewolucji i inicjowania bardziej nowatorskich podejść regulacyjnych, które będą regulować zaawansowane narzędzia w usprawniony sposób.
Aktualne zastosowania sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych:
Obecnie trwa przejście od systemów reaktywnych do predykcyjnych. W ramach tej zmiany organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję w niektórych kluczowych aspektach rozwoju produktu. Poniżej wymieniono kilka z obecnych zastosowań.
- Identyfikacja nowych wskazań dla leków z dostępnymi danymi użytkowników w dużych ilościach
- Identyfikacja związków, które można łączyć w celu leczenia nowych wskazań lub zwiększenia skuteczności.
- Zmniejszenie liczby błędów w diagnostyce
- Zwiększenie wydajności projektowania badań klinicznych
- Zarządzanie danymi w granicach przepisów dotyczących prywatności i ochrony danych
- Odkrycie nieodłącznych niedociągnięć w procesie odkrywania leków i wykorzystanie sztucznej inteligencji do przeciwdziałania im.
Chociaż dominujące zastosowania sztucznej inteligencji są zaledwie wierzchołkiem góry lodowej, sztuczna inteligencja w swoim pełnym potencjale może przyspieszyć rozwój nauk przyrodniczych o lata świetlne. Jak daleko Twoja organizacja zdała sobie sprawę i skorzystała z tej rozwijającej się technologii? Porównaj i przekształć swoje produkty i operacje regulacyjne na wyższy poziom automatyzacji. Bądź zgodny z przepisami.
Tagi: Nauki przyrodnicze; sztuczna inteligencja, AI; USFDA; EMA; sprawy regulacyjne; RODO; automatyzacja, technologia, ustawa21st Century Cures Act
