Klinik araştırmalar yapay zekada büyük bir potansiyele ve geleceğe sahiptir. Bu makale, AI’nın şu anda klinik çalışmaları iyileştirmek için nasıl kullanıldığını kapsamlı bir şekilde inceleyecektir.
Son yıllarda ilaç endüstrisinde yapay zeka (AI) kullanımı önemli ölçüde artmıştır. İlaç gelişimi, Yapay Zeka nedeniyle bir devrim geçirebilecek klinik çalışmalar gerektirir.
Klinik araştırmalar yapay zeka için büyük bir potansiyele ve geleceğe sahiptir. AI, klinik çalışmalar için hasta seçimi, kohort kompozisyonu, işe alım konusunda yardım ve klinik bir çalışma boyunca hasta izleme dahil olmak üzere çeşitli şekillerde bir işletmeye yardımcı olabilir.
AI algoritmaları, sağlam bir dijital altyapı ile birlikte kullanıldığında devam eden klinik çalışma verilerini temizleyebilir, toplayabilir, kodlayabilir, saklayabilir ve yönetebilir.
Ek olarak, gelişmiş elektronik veri yakalama (EDC), veri toplamadaki insan hatasının etkilerini en aza indirmeli ve kesintisiz veritabanı entegrasyonunu kolaylaştırmalıdır.
Aşağıdaki makale, AI’nın klinik çalışmaların etkinliğini artırmak için nasıl kullanıldığını kapsamlı bir şekilde inceleyecektir.
Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay zeka, teknoloji tabanlı ve makine tabanlı makineler ve algoritmalar tarafından görüntülenen zekadır. İnsan zekası veya duygularıyla aynı değildir, daha ziyade, insanların sorunları çözmek için algoritmaları nasıl kullandıklarına benzer.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi gelişmiş analitik sistemler, yapay zekalı makinelerin, sistem girişlerindeki yapılı olmayan verilerden, görüntülerden ve metinlerden yakıt alarak görevlerini yerine getirmeye devam ettiği otomasyon sürecini sağlar; bu tür cihazlar ve sistemler önemli ölçüde daha akıllıdır.
Yapay zeka sistemlerinin işlevleri, bazıları için tek, basit görevlerden, diğer istihbarat sistemleri türleri için daha karmaşık, insan benzeri süreçlere kadar, güçlerine ve seviyelerine bağlı olarak değişebilir.
Klinik Çalışmalar Tam Olarak Nedir?
Herhangi bir alanın dinamikleri büyük ölçüde araştırma ve buluşa dayanır. Önceden var olan ve hızla gelişen hastalıklar için yeni ilaçlar, terapiler ve tedavilerle ilerlemek için, bu tür çalışmalar ve çalışmalar tıp bilimleri alanında yürütülmektedir.
Klinik çalışmalar ve gözlemsel çalışmalar iki farklı araştırma kategorisidir. Gözlemsel çalışmalarda, tıbbi nedenlerle gönüllüler, yaşam tarzları ve bilişsel sağlıkları hakkında bilgi edinmek için fiziksel muayeneler, tıbbi testler ve çeşitli konular hakkında anketler gibi teknikler kullanılarak gözlemlenir.
Bununla birlikte, klinik çalışmalarda, tespit edilen vakalarda veya hastalıklarda sunulabilecek tıbbi yardımı daha iyi anlamak için araştırmalar yapılır. Araştırmacıların devam eden tıbbi duruma yardımcı olmak için yeni terapiler, ilaçlar ve tıbbi ekipman potansiyelini keşfetmelerini sağlayan sonuçlara varırlar.
Bu nedenle, gözlemsel çalışmalar klinik çalışmaların temelidir.
Klinik Çalışmalarda Yapay Zekanın 5 Rolü
Klinik çalışmalar, çalışma boyunca işlenen hastaları çekme, ilgi çekme ve elde tutma ve analizden sonra yapay zeka özellikli dijital sağlık teknolojileri ve hasta destek platformlarını kullanarak sonlandırılmada daha iyi bir başarı ile devrim yaratabilir. Sözleşme Araştırma Örgütü (CRO) ayrıca çeşitli sponsorlar tarafından klinik çalışmalarda da kullanılmaktadır.
Bir sözleşmeli araştırma kuruluşu (CRO), sözleşmeli araştırma hizmetleri sunarak ilaç, biyoteknoloji ve tıbbi cihaz endüstrilerini destekleyen bir işletmedir.
Yapay zekanın uygulanması, üretim maliyetlerini ve klinik gelişim sonuçlarını artırırken klinik çalışma döngüsü sürelerini kısaltabilir. Klinik çalışma verilerinin devam eden akışının temizlenmesi, toplanması, kodlaması, saklanması ve yönetilmesi, AI algoritmaları ve sağlam bir dijital altyapı ile mümkün olabilir.
Klinik çalışma sürecinin her adımı, bir deneme bulmaktan ilaç bağlılığına kayıt olmaya kadar, AI destekli teknoloji tarafından değiştirilme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, tıp sektöründe uyuşturucu testi tanımlamasından ilaç yeniden kullanılmasına kadar çeşitli şekillerde kullanılabilir.
AI sadece uygun hastaları bulmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda klinik çalışmalar boyunca hasta ilerlemesini ve ilaç başarısını izlemek için veri kullanımını da büyük ölçüde artırır.
Yapay zekanın nasıl kullanıldığına dair bazı örneklere bakalım:
1. Klinik Deneme Tasarımı
Biofarma şirketleri deneme tasarımlarını yenilemek için çeşitli taktikler kullanıyor. Deneme tasarımı, devam eden ve tamamlanan klinik çalışmalar, hasta destek girişimleri ve pazar sonrası gözetimden elde edilen bilgiler de dahil olmak üzere artan bilimsel ve araştırma verileri tarafından enerjilendirilmiştir.
Yapay zeka özellikli teknolojiler, başarısız olanlar da dahil olmak üzere klinik çalışmalar tarafından üretilen verilerin artan gövdesini toplayabilir, düzenleyebilir ve analiz edebilir ve tasarıma yardımcı olmak için değerli veri kalıplarını çıkarabilir.
2. Hasta Zenginleştirme, İşe Alım Ve Kayıt
Klinik çalışma ekibinin ve hastanın doğru hastayı adil bir çalışma ile eşleştirmesi zaman ve çaba gerektirir. Bugün sadece birkaç kanser hastası klinik çalışmalara kayıtlıdır.
Yapay zeka destekli dijital dönüşüm, hasta seçimini iyileştirebilir ve elektronik sağlık kayıtları (EHR’ler), tıbbi görüntüleme ve ‘omics’ verileri de dahil olmak üzere çok sayıda veri kaynağını madencilik yaparak, analiz ederek ve yorumlayarak klinik çalışma etkinliğini artırabilir.
3. Hasta Izleme, Ilaç Bağlılığı Ve Tutuklama
Veri toplamayı otomatikleştirerek, ortak klinik değerlendirmeleri dijitalleştirerek ve veriler sistemleri arasında paylaşarak, AI algoritmaları hastaları izleme ve yönetmeye yardımcı olabilir.
Giyilebilir teknoloji ile birleştirildiğinde, AI algoritmaları, bırakma riskini tahmin ederken, katılım ve tutmayı geliştirirken, tedavinin güvenliği ve etkinliği hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlayabilir.
4. Araştırmacı Ve Site Seçimi
Etkili araştırmacı siteleri seçmek en önemli deneme bileşenlerinden biridir. Çalışma zaman çizelgelerini, veri kalitesini ve bütünlüğünü etkileyen site özellikleri arasında idari uygulamalar, kaynak mevcudiyeti ve hastalık hakkında geniş deneyime ve bilgiye sahip klinisyenler bulunur.
AI teknolojileri, biyofarmasötik şirketlerin hedef siteler, nitelikli araştırmacılar ve öncelikli adaylar bulmada yardımcı olabilir. Ayrıca, düzenleyicilere deneme sürecinin GCP standartlarına uygun olduğunu göstermek için veri toplayabilir ve derleyebilirler.
5. Operasyonel Verilerle Güçlendirilen AI-Eğlenebilir Klinik Çalışma Analitiği
Denemeler muazzam miktarda operasyonel veri üretir. Yine de, fonksiyonel veri siloları ve ayrışmış sistemler, işletmelerin çeşitli uluslararası sitelerde klinik çalışma portföylerinin net bir resmini elde etmelerini zorlaştırabilir.
Kaynağı ne olursa olsun herhangi bir veri, açık veri standartlarıyla desteklenen paylaşılan bir analiz platformunda birleştirilebilir. Bu, işbirliğini ve entegrasyonu teşvik edebilir ve önemli metrikler hakkında fikir verebilir.
Veri görselleştirme araçları, zaman içindeki tahminleri ve önerileri iyileştirmeyi amaçlayan bir öz öğrenme sistemi ile birleştiğinde, kullanıcılara proaktif olarak doğru analitik içgörüleri sağlayabilir.
Bir Crux'ta
Gelecekte klinik deneme sürecine dahil olan tüm taraflar hasta merkezli kararlar alacak. Sponsorlar, deneme, prosedür ve katılımcılarla ilgili ayrıntıları hasta aracılığıyla iletecektir.
Klinik çalışmalar, yapay zeka destekli hasta destek platformları ve dijital sağlık teknolojileri kullanılarak dönüştürülebilir. Bu, işe alınan, nişanlanan ve bittikten sonra çalışmada tutulan kararlı katılımcıların sayısını artıracaktır.
