2 min read
Tradycyjnie monitorowanie literatury było procesem wymagającym dużego nakładu pracy, w ramach którego specjaliści ds. nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii musieli ręcznie przeszukiwać, przeglądać i analizować ogromne ilości opublikowanych/nieopublikowanych danych pod kątem potencjalnych zdarzeń niepożądanych (AE) i informacji związanych z bezpieczeństwem. Jednak sztuczna inteligencja (AI), dzięki możliwościom 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 monitorowaniu literatury wiąże się z szeregiem wyzwań. Najważniejsze jest zapewnienie ważności i wiarygodności systemów sztucznej inteligencji. Organy regulacyjne, takie jak Europejska Agencja Leków (EMA), aktywnie pracują nad ramami oceny wykorzystania sztucznej inteligencji w nadzorze nad bezpieczeństwem farmakoterapii. Kluczową kwestią jest również ochrona danych i prywatność, ponieważ systemy sztucznej inteligencji często przetwarzają wrażliwe dane osobowe.
Ponadto systemy sztucznej inteligencji nie są nieomylne. Mogą one być nadmiernie dopasowane do błędnych cech danych i generować nieprzewidywalne błędy. Dlatego też konieczne jest zachowanie równowagi między automatyzacją opartą na sztucznej inteligencji a nadzorem człowieka, aby zarządzać identyfikacją ICSR i wykrywaniem sygnałów na podstawie literatury oraz zapewnić bezpieczeństwo medicinal products.
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 odegra kluczową rolę w przyszłości monitorowania literatury w zakresie nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii. Wykorzystując potencjał sztucznej inteligencji, przemysł farmaceutyczny może zapewnić większe bezpieczeństwo pacjentów i skuteczniej wypełniać obowiązki regulacyjne. Jednakże niezwykle ważne jest ostrożne podejście do wyzwań, zapewniające przejrzystość, niezawodność i zgodność systemów sztucznej inteligencji z najwyższymi standardami ochrony danych i bezpieczeństwa pacjentów. Dzięki odpowiedniemu podejściu i właściwemu partnerowi regulacyjnemu, takim jak Freyr , sztuczna inteligencja może stać się potężnym sprzymierzeńcem w nieustannych dążeniach do monitorowania i poprawy bezpieczeństwa medicinal products.
