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A Inteligência Artificial (IA) é, de longe, o avanço tecnológico mais falado desta década. Embora a ideia da IA já exista há muitos anos, os processadores e a velocidade de computação da era anterior não estavam à altura, pelo que não podiam suportar a análise de grandes quantidades de dados, conforme necessário. Mas com a evolução dos algoritmos e sistemas de nova geração, as velocidades de computação aumentaram várias vezes, abrindo a possibilidade de análises em tempo real de enormes bancos de dados. O que torna a IA tão excecional é a sua adoção de padrões preditivos em vez dos padrões reactivos dos sistemas convencionais. Com o objetivo de aproveitar o potencial da tecnologia da nova era, quase todos os sectores se adaptaram à IA e integraram-na nos seus processos para reduzir o trabalho rotineiro e repetitivo. Apesar deste enorme potencial, o sector das ciências da vida tem sido, até agora, um dos que menos tem beneficiado deste boom. Mas porquê?
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 as agências de saúde, como a FDA dos EUA, tenham introduzido leis como a 21st Century Cures Act para ajudar a acelerar a inovação no fabrico de dispositivos médicos, no desenvolvimento de medicamentos e produtos biológicos e na conceção de ensaios clínicos, as novas tecnologias podem ultrapassar o âmbito da regulamentação existente. Este facto pode desencadear a necessidade de uma reforma regulamentar numa base regular. Mas a obtenção de autorizações legislativas demora normalmente anos. O resultado pode ser um enorme período de espera e os benefícios podem ser 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,21st Century Cures Act
