Как использовать искусственный интеллект на протяжении всего процесса фармацевтического лечения

Использование ИИ в фармацевтическом лечении

За последние несколько десятилетий мы сделали невероятные достижения в области здравоохранения благодаря внедрению новых технологий. Теперь искусственный интеллект (ИИ) представляет собой еще одну большую возможность продолжить развитие этой тенденции для дальнейшего улучшения жизни пациентов. Существует широкий спектр применений ИИ в понимании и лечении заболеваний. Фактически, ИИ может использоваться на всех этапах, когда исследователи приступают к лечению нового заболевания. Технология может быть особенно полезной для открытия новых лекарств, понимания возникающих заболеваний и измерения результатов лечения.

ИИ в открытии лекарств

За долго до того, как производители смогут вывести лекарство на рынок, исследователи работают над определением правильных молекул. ИИ может быть применен к открытию и разработке лекарств, особенно с целью сделать процесс более эффективным и менее затратным. В типичном процессе открытия исследователи могут провести годы, тестируя разные молекулы, только чтобы понять, что выбранная для клинического испытания молекула не имеет предполагаемого эффекта. ИИ может сыграть роль в этом процессе, предсказывая биоактивность и взаимодействие разных молекул. Используя существующие данные, предиктивная модель может определить молекулу, которая с большей вероятностью окажет тот воздействие, на которое надеется исследователь и медицинское сообщество, даже до того, как кто-либо встанет на путь в лаборатории.

Использование ИИ в разработке лекарств все еще находится в относительно ранних стадиях, и в настоящее время на рынке нет лекарств, открытых с помощью ИИ. Сказано это, но уже довольно много организаций в области здравоохранения и исследований начали интегрировать ИИ в процесс и достигают клинических испытаний с лекарствами, разработанными с помощью ИИ. Например, лекарство от идиопатической фиброзирующей легких (ИФЛ), открытое с использованием ИИ, вошло в фазу 1 испытаний в 2022 году и получило статус лекарства сироты FDA в начале этого года. По мере того, как отрасль становится более комфортной с ИИ, его применение в разработке лекарств, вероятно, будет расширяться еще больше, и мы, возможно, увидим, что лекарства, разработанные с помощью ИИ, будут предоставляться пациентам.

ИИ в эпидемиологии и управлении клиническими исследованиями

Еще один важный этап в приведении терапии на рынок и ее выходу в руки пациентов – это понимание заболевания и его влияния на здоровье населения. В этом месте вступают эпидемиологи – группа исследователей, ответственных за количественную оценку и мониторинг управления рисками лечения в целевых популяциях и индикациях.

• 7 лучших бесплатных инструментов ИИ для студентов и предпринимателей с ограниченным бюджетом
• Преимущество искусственного интеллекта повышение творческих рабочих процессов в NVIDIA Canvas, Blender, TikTok и CapCut
• C++ feat. Python Подключение, встраивание, установка с легкостью

Используя техники ИИ и машинного обучения (МО), эпидемиологи могут исследовать данные реального мира (RWD) и другие виды доступных данных, и выявлять тренды, важные для коммерческого и клинического принятия решений. Поскольку МО оптимизировано для исследования данных без предвзятого подхода, оно позволяет исследователям обнаруживать новые закономерности, составлять лучшие прогнозы для ключевых тенденций, таких как распространенность заболеваний, и выявлять факторы риска, связанные с плохими результатами. Эти проницательности критичны для исследователей, чтобы разработать лечения, которые наиболее эффективно удовлетворяют потребностям целевой популяции.

ИИ также может автоматизировать часть клинической фазы исследования разработки лекарств, что критично для установления безопасности и эффективности новой терапии до ее поступления к пациентам. Например, ИИ может быть использован, чтобы убедиться, что правильные пациенты набираются для клинического исследования, и что группа исследования представляет общую популяцию, учитывая при этом разнообразие и равенство. ИИ также может помочь в анализе отчетов о безопасности испытания способом, который более надежен, чем человеческая команда. Не все аспекты эпидемиологии и дизайна клинических испытаний могут быть автоматизированы, но ИИ может сделать некоторые аспекты процесса более эффективными.

ИИ в оценке результатов лечения

После того, как клиническое исследование продемонстрировало эффективность, критически важно понять ценность нового вмешательства на рынке здравоохранения. К этому моменту исследователи уже потратили несчетные часы и сотни миллионов, если не миллиарды, долларов на разработку терапии – но им все еще нужно убедиться, что правильные пациенты смогут получить доступ к ней, когда им это понадобится. Здесь играет роль экономика здравоохранения и исследование результатов (HEOR) – изучение ценности медицинских вмешательств.

Основная цель анализов HEOR – помочь платильщикам и другим лицам, ответственным за финансирование здравоохранения, оптимизировать здоровье своего населения, минимизируя затраты. Без этого системы здравоохранения не были бы финансово устойчивыми, и своевременная оказание медицинской помощи была бы ослаблена. ИИ может играть роль в анализах HEOR путем выявления закономерностей в данных, которые помогают количественно определить прирост пользы от лечения, такие как выявление уникальных подгрупп, которые получают улучшение результатов в отличие от общей популяции.

Например, МО использовалось в исследовании среди людей с сахарным диабетом 2 типа, чтобы выяснить, какие подгруппы могут получить пользу от поведенческого вмешательства, направленного на потерю веса. В то время как среди общей популяции людей с сахарным диабетом 2 типа значительного влияния не было обнаружено, исследователи обнаружили, что подгруппа с определенными характеристиками может избежать осложнений от сердечно-сосудистых заболеваний после вмешательства. Эти проницательности помогли врачам и медицинским планам знать, какие конкретные пациенты будут получать наибольшую пользу от вмешательства, что помогает улучшить результаты лечения и сэкономить общие расходы.

Будущее искусственного интеллекта в фармацевтическом процессе

Очевидно, что искусственный интеллект имеет множество применений в понимании и лечении болезней, и исследователи стремятся дальше развивать эту технологию. Фактически, ведущая организация в области оценки результатов лечения (HEOR), ISPOR, недавно установила руководящие принципы для использования методов машинного обучения в этой области. Это свидетельствует о стремлении расширить использование искусственного интеллекта и машинного обучения для максимизации их потенциала.

Эпидемиологи, исследователи, экономисты здравоохранения и другие участники процесса разработки лекарств могут получить пользу от внедрения искусственного интеллекта в свою работу. И если мы сможем использовать искусственный интеллект для лучшего понимания болезней и разработки более эффективных и целенаправленных методов лечения, пациенты смогут значительно выиграть. Искусственный интеллект имеет безграничный потенциал в здравоохранении и фармацевтике для улучшения жизни – и это наша ответственность использовать его наиболее полно.