3 min read
Sztuczna inteligencja (AI) jest zdecydowanie najczęściej omawianym osiągnięciem technologicznym ostatniej dekady. Chociaż idea AI istnieje już od wielu lat, procesory i szybkość obliczeniowa poprzedniej era nie era wystarczające, aby sprostać wymaganiom analizy ogromnych zbiorów danych. Jednak wraz z ewolucją algorytmów i systemów nowej generacji szybkość obliczeniowa wzrosła wielokrotnie, otwierając możliwości analizy ogromnych baz danych w czasie rzeczywistym. To, co sprawia, że AI jest tak wyjątkowa, to zastosowanie wzorców predykcyjnych zamiast wzorców reaktywnych stosowanych w konwencjonalnych systemach. Aby wykorzystać potencjał technologii nowej ery, niemal każda branża dostosowała się do AI i włączyła ją do swoich procesów w celu ograniczenia rutynowych i powtarzalnych zadań. Pomimo tak ogromnego potencjału, branża nauk przyrodniczych jak dotąd była jednym z najmniej korzystających z 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 ds. zdrowia, takie jak US FDA przepisy, takie jak ustawa 21st Century Cures Act, aby przyspieszyć w zakresie wyroby medyczne , opracowywania leków i produktów biologicznych oraz projektowania badań klinicznych, nowe technologie mogą wykraczać poza zakres istniejących regulacji. Może to spowodować konieczność regularnych reform regulacyjnych. Jednak uzyskanie zezwoleń legislacyjnych zajmuje zazwyczaj wiele lat. W rezultacie może to skutkować długim okresem oczekiwania, a korzyści dla użytkowników końcowych zostaną 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, Ustawa 21st Century Cures Act
