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A Inteligência Artificial (IA) é, de longe, o avanço tecnológico mais comentado desta década. Embora a ideia da IA já exista há anos, os processadores e a velocidade computacional da era anterior não era à altura, não conseguindo suportar a análise de grandes volumes de dados, conforme necessário. Mas com a evolução dos algoritmos e sistemas de nova geração, as velocidades computacionais aumentaram exponencialmente, revelando o potencial para análises em tempo real de enormes bancos de dados. O que torna a IA tão excepcional é a adoção de padrões preditivos em vez dos padrões reativos dos sistemas convencionais. Com o objetivo de aproveitar o potencial da tecnologia da nova era, quase todos os setores se adaptaram à IA e a integraram aos seus processos para reduzir o trabalho rotineiro e repetitivo. Apesar desse enorme potencial, o setor de Ciências da Vida, até agora, tem sido um dos menos beneficiados por esse boom. Mas por quê?
Obstáculos à IA nas ciências da vida:
A componente única da IA é o seu algoritmo de sistemas de aprendizagem contínua (CLS), que fornece aos utilizadores os dados que normalmente seriam difíceis de perceber num curto período de tempo. Continua a analisar os resultados anteriores, os desvios e as correcções e a melhor correspondência para uma determinada situação, a fim de melhorar a precisão dos resultados futuros. Em suma, aprende e melhora em movimento. Mas isso exigiria quantidades enormes de dados históricos a partir dos quais a IA pode interpretar e prever. No entanto, hoje em dia, os dados estão protegidos por leis de proteção da privacidade (por exemplo, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da UE). Partindo do princípio de que, num futuro próximo, as políticas governamentais permitirão a utilização de dados de utilizadores existentes, desde que os dados provenham de uma única fonte, os resultados da análise serão divergentes.
Embora agências de saúde comoFDA US FDA introduzido leis como a 21st Century Cures Act para ajudar a acelerar a inovação na fabricação de dispositivos médicos, desenvolvimento de medicamentos e produtos biológicos e projetos de ensaios clínicos, as novas tecnologias podem crescer além do escopo das regulamentações existentes. Isso pode desencadear a necessidade de reformas regulatórias regulares. Mas a aprovação de permissões legislativas geralmente leva anos. Isso pode resultar num longo período de espera e os benefícios seriam adiados para os utilizadores finais.
Para além destes obstáculos, a diminuição da confiança dos utilizadores finais é também um fator preocupante para os fabricantes. Haverá dispositivos que diagnosticam, detectam e aconselham os doentes sobre as medidas a tomar para reduzir as doenças. Mas se o utilizador não estiver disposto a confiar nele, então o objetivo principal do produto não será atingido. No entanto, aumentar a confiança do utilizador com as provas necessárias pode levar muito tempo. Existe também uma escassez de pessoal qualificado com experiência na compreensão das ciências da vida e dos processos tecnológicos. A formação de peritos em regulamentação para obterem conhecimentos tecnológicos ou vice-versa seria uma tarefa árdua.
Soluções viáveis:
Prevê-se que o percurso da IA seja muito dinâmico. Assim, as agências reguladoras e a indústria devem atuar em conjunto e mudar de acordo com as necessidades em evolução. As organizações de ciências da vida devem colaborar entre si enquanto desenvolvem os sistemas integrados de IA para maximizar a sua precisão. Além disso, na frente regulatória, o ônus recai sobre as autoridades de saúde para desenvolver e iniciar abordagens regulatórias mais inovadoras que devem regularizar as ferramentas avançadas de maneira simplificada.
Aplicações actuais da IA nas ciências da vida:
Atualmente, está em curso a transição de sistemas reactivos para sistemas preditivos. Como parte da mudança, as organizações estão a utilizar a IA para alguns aspectos cruciais do desenvolvimento de produtos. Algumas das aplicações actuais estão listadas abaixo.
- Identificação de novas indicações para medicamentos com dados de utilizadores disponíveis em grandes volumes
- Identificação de compostos que podem ser combinados para o tratamento de novas indicações ou para aumentar a eficácia
- Diminuição dos erros de diagnóstico
- Aumentar a eficiência da conceção de ensaios clínicos
- Gestão de dados dentro dos limites das leis de privacidade e proteção de dados
- Descoberta de deficiências inerentes ao processo de descoberta de medicamentos e utilização da IA para as contrariar
Embora as utilizações predominantes da IA sejam apenas uma ponta do icebergue, a IA em todo o seu potencial tem a capacidade de impulsionar as ciências da vida anos-luz à frente. Até que ponto é que a sua organização percebeu e beneficiou desta tecnologia em expansão? Compare e transforme os seus produtos e operações regulamentares para o próximo nível de automatização. Esteja em conformidade.
Tags: Ciências da Vida; Inteligência Artificial, IA; USFDA; EMA; Assuntos Regulamentares; GDPR; Automação, Tecnologia, Lei 21st Century Cures Act
