2 min read
Tradycyjnie nadzór nad literaturą był procesem wymagającym dużego nakładu pracy, wymagającym od specjalistów ds. nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii ręcznego wyszukiwania, przeglądania i analizowania ogromnych ilości opublikowanych / niepublikowanych danych pod kątem potencjalnych zdarzeń niepożądanych (AE) i informacji związanych z bezpieczeństwem. Jednak sztuczna inteligencja (AI), z jej możliwościami uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP), zmienia zasady gry.
Systemy sztucznej inteligencji są obecnie szkolone w zakresie przetwarzania danych nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii z literatury i innych źródeł, identyfikując badane substancje lecznicze, wskazania i zdarzenia niepożądane. Systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy do przeszukiwania dużych bibliograficznych baz danych, wyodrębniając istotne informacje z większą szybkością i precyzją niż jest to możliwe dla człowieka.
Korzyści ze sztucznej inteligencji w nadzorze literackim
- Zwiększona wydajność: Sztuczna inteligencja może przeglądać i analizować literaturę na niespotykaną dotąd skalę, znacznie skracając czas i zasoby wymagane do nadzoru.
- Zwiększona dokładność: Minimalizując błędy ludzkie, sztuczna inteligencja zapewnia bardziej spójne i niezawodne wykrywanie sygnałów bezpieczeństwa z opublikowanych / niepublikowanych danych.
- Opłacalność: Systemy AI mogą działać w sposób ciągły przy niższych kosztach w porównaniu z tradycyjnymi procesami ręcznymi, dzięki czemu nadzór nad bezpieczeństwem farmakoterapii jest bardziej zrównoważony dla firm farmaceutycznych.
- Wykorzystanie danych ze świata rzeczywistego: Sztuczna inteligencja może integrować i analizować rzeczywiste dane, zapewniając wgląd w interakcje między lekami, skuteczność po zatwierdzeniu i inne krytyczne parametry bezpieczeństwa.
- Proaktywny nadzór: Analityka predykcyjna AI może proaktywnie identyfikować potencjalne kwestie bezpieczeństwa, zanim staną się one powszechne, poprawiając bezpieczeństwo pacjentów.
Wyzwania i rozważania
Pomimo zalet, wdrożenie sztucznej inteligencji w nadzorze literatury wiąże się z własnym zestawem wyzwań. Zapewnienie ważności i niezawodności systemów AI jest sprawą najwyższej wagi. Organy regulacyjne, takie jak Europejska Agencja Leków (EMA), aktywnie pracują nad ramami oceny wykorzystania sztucznej inteligencji w nadzorze nad bezpieczeństwem farmakoterapii. Ochrona danych i prywatności to również krytyczne kwestie, ponieważ systemy AI często przetwarzają wrażliwe dane osobowe.
Co więcej, systemy sztucznej inteligencji nie są nieomylne. Mogą być nadmiernie dopasowane do błędnych cech danych i powodować nieprzewidywalne błędy. W związku z tym konieczna jest równowaga między automatyzacją AI a nadzorem człowieka, aby zarządzać identyfikacją ICSR i wykrywaniem sygnałów z literatury oraz zapewnić bezpieczeństwo produktów leczniczych.
Przyszłość sztucznej inteligencji w nadzorze literackim
W miarę dojrzewania sztucznej inteligencji możemy spodziewać się bardziej wyrafinowanych zastosowań w nadzorze nad literaturą. Agencje regulacyjne i firmy farmaceutyczne inwestują w sztuczną inteligencję w celu poprawy monitorowania bezpieczeństwa leków. W przyszłości możemy spodziewać się systemów sztucznej inteligencji, które będą stale uczyć się i dostosowywać do nowych danych, jeszcze bardziej usprawniając proces nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii.
Wnioski
Sztuczna inteligencja ma odegrać kluczową rolę w przyszłości nadzoru nad literaturą w zakresie nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji, przemysł farmaceutyczny może zapewnić większe bezpieczeństwo pacjentów i skuteczniej wypełniać obowiązki regulacyjne. Kluczowe jest jednak ostrożne poruszanie się po wyzwaniach, zapewniając, że systemy AI są przejrzyste, niezawodne i zweryfikowane pod kątem najwyższych standardów ochrony danych i bezpieczeństwa pacjentów. Dzięki właściwemu podejściu i odpowiedniemu partnerowi regulacyjnemu, takiemu jak Freyr, sztuczna inteligencja może być potężnym sprzymierzeńcem w ciągłym dążeniu do monitorowania i poprawy bezpieczeństwa produktów leczniczych.
