Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan – Saat ini, AI digunakan dengan keteraturan yang semakin meningkat di hampir setiap industri, dengan sistem dan teknologi berbasis AI yang memperkenalkan efisiensi baru, membuka peluang luar biasa, dan memberikan wawasan dan kemampuan baru yang kuat yang sebelumnya tidak dapat dicapai, bahkan mungkin tidak terpikirkan.
Tidak hanya perawatan kesehatan dan obat-obatan yang tidak terkecuali dengan aturan itu, tetapi ilmu kehidupan sebenarnya mewakili salah satu batas baru yang paling inovatif dan menarik untuk teknologi AI dan pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan AI telah meledak di bidang farmasi, perawatan kesehatan, dan bioteknologi. Perusahaan dan institusi ilmu hayati telah menggunakan AI untuk mengembangkan dan menguji obat baru, memajukan protokol terapi dan pengobatan baru, dan, dalam beberapa kasus, sepenuhnya mengubah proses pengembangan dan distribusi obat.
Kekuatan dan potensi teknologi berbasis AI dalam ilmu kehidupan tidak pernah lebih penting lagi. Nilai inovasi medis yang aman dan cepat sudah jelas, terutama karena pekerjaan kritis perusahaan farmasi dan organisasi perawatan kesehatan telah secara signifikan terganggu oleh pandemi Covid-19. Pada awal pandemi, setidaknya 440 uji klinis di AS telah dihentikan karena kesulitan logistik, masalah keamanan, atau peningkatan risiko paparan terhadap peserta. idnplay
Tantangan baru yang mendesak ini bisa sangat sulit diatasi untuk proses yang sudah diganggu oleh ketidakefisienan struktural: mengoordinasikan beberapa sistem, produk dan vendor, aplikasi siled yang menghasilkan data siling, proses manual yang rawan kesalahan dan lingkungan kompleks yang mempengaruhi kolaborasi, aliran data, data akses, analitik dan pelaporan. https://www.premium303.pro/
Beberapa solusi mutakhir menawarkan platform bertenaga AI komprehensif yang memungkinkan organisasi mengubah cara mereka melakukan dan memantau uji klinis. Mereka mencakup segalanya mulai dari alat desain studi digital, hingga opsi untuk melakukan uji coba cerdas, hibrid, dan virtual, hingga kemampuan untuk menyediakan perangkat dan pramutamu pada platform terpadu – lengkap dengan pengumpulan dan orkestrasi data otomatis, analitik, dan kecerdasan buatan (AI) kognitif.
Riset, Big Data, dan Aplikasi Klinis
Dalam penemuan dan penelitian obat, sejumlah besar data dihasilkan. Dengan pembelajaran mesin, kumpulan data yang luar biasa besar dan kompleks dapat diproses melalui AI dan metode pelatihan rekursif untuk menghasilkan wawasan dan informasi penting. Pada hampir setiap langkah proses pengembangan – dari penemuan obat praklinis (menyaring ribuan molekul), hingga penyaringan awal dan pengoptimalan timbal, hingga pemilihan target dan identifikasi target – teknologi berbasis AI dapat menghemat banyak waktu dan uang.
Di sisi klinis, AI juga membuat taktik dan perawatan terobosan baru menjadi mungkin. Genentech telah menggunakan pembelajaran mesin untuk memproses data dalam jumlah besar dari data pasien kanker melalui pemodelan komputer yang canggih untuk mengidentifikasi target terapi kanker baru. Nama-nama familiar seperti Cyclica dan Bayer menggunakan teknologi AI untuk menyaring sejumlah besar kandidat dan mengidentifikasi profil farmakologis yang menjanjikan. Dan Bayer dan Merck & Co. dianugerahi Desain Perangkat Terobosan FDA untuk perangkat lunak bertenaga AI yang dirancang untuk memfasilitasi pengambilan keputusan klinis yang lebih baik untuk CTEPH, kondisi paru yang serius dan sering salah didiagnosis.
Mengubah Persamaan Biaya-Manfaat
Proses penemuan dan penelitian obat tradisional merupakan cobaan yang mahal dan memakan waktu. Mengidentifikasi target molekuler yang tepat untuk penelitian – atau senyawa atau kombinasi senyawa yang tepat dengan janji terapeutik – dapat memakan waktu puluhan tahun, menghabiskan ratusan juta dolar.
Bahkan maju ke fase uji coba bukanlah jaminan kesuksesan. Sebuah studi yang diterbitkan oleh Biostatistics menemukan bahwa kurang dari 14% obat lolos uji klinis. Kerugian finansial dari proses padat karya yang tidak efisien itu cukup besar. Dari penelitian dan uji klinis hingga persetujuan FDA, biaya rata-rata untuk membawa obat ke pasar mendekati $ 1 miliar yang mengejutkan – dan dapat dengan mudah menggandakannya. Karena solusi AI baru dapat mengenali pola, menggambar koneksi, dan mengidentifikasi target potensial dengan intervensi manual minimal – jauh lebih cepat dan lebih akurat – AI adalah pengubah permainan garis bawah yang potensial. Obat dipasarkan lebih cepat dan lebih terjangkau, dan sumber daya yang sebelumnya didedikasikan untuk proses penemuan obat konvensional dapat diinvestasikan dalam terapi baru dan perawatan pasien yang lebih baik.
Salah satu batas AI paling menarik dalam ilmu kehidupan adalah ekosistem yang berkembang dari teknologi dan solusi pendengaran sosial. Mendengarkan sosial – memantau saluran media sosial untuk menyebutkan merek dan produk, aktivitas pesaing, dan informasi relevan lainnya – telah meledak dalam popularitas dalam beberapa tahun terakhir.
Untuk organisasi ilmu hayati, mendengarkan sosial bukan hanya cara penting untuk memantau dan memahami sentimen seputar merek mereka, tetapi juga alat yang dapat menangani berbagai dampak masalah:
• Identifikasi kebutuhan pelanggan.
• Skrining untuk identifikasi dan seleksi pasien untuk uji coba dan terapi.
• Mengidentifikasi wilayah geografis atau populasi yang merupakan kandidat uji coba potensial.
• Pantau prevalensi atau gejala penyakit.
• Melakukan analisis pesaing.
• Keterlibatan dan retensi pasien dengan melacak pengalaman dan persepsi dari waktu ke waktu.
Penting untuk disebutkan bahwa, meskipun kemungkinan AI yang menarik ini ada di luar sana, memanfaatkannya membutuhkan perawatan dan perhatian. Organisasi yang mempertimbangkan solusi AI – atau mereka yang menghadapi tantangan mengumpulkan hasil dari inisiatif AI – harus melakukan hal berikut:
1. Temukan mitra atau bangun tim dengan pakar yang berpengetahuan dan berpengalaman tidak hanya dalam AI, tetapi juga dalam ilmu kehidupan dan perawatan kesehatan. Bidang ini membutuhkan pemikiran yang lebih berpusat pada manusia daripada yang lain, dan terlalu fokus pada teknologi dapat menyesatkan Anda.
2. Mengenali kemungkinan dan keterbatasan teknologi saat ini. Mulailah perlahan dengan mengotomatiskan proses sederhana sebelum mencari obat untuk penyakit baru.
3. Siapkan data. Sebagian besar contoh dunia nyata yang dirujuk di atas adalah solusi haus data. Mulailah memikirkan tentang seberapa banyak data terstruktur yang Anda miliki. Bahkan data yang tidak terstruktur dapat memberikan bahan yang baik untuk dikerjakan.
4. Prioritaskan penjelasan dalam solusi AI, terutama jika tujuan Anda melibatkan pengambilan atau dukungan keputusan. Di area khusus ini, penting untuk memahami alasan di balik keputusan AI untuk mencapai kepercayaan dalam prosesnya.
Untuk organisasi farmasi dan perawatan kesehatan yang bergulat dengan tantangan pandemi global, pasar yang kompetitif, serta realitas logistik dan keuangan yang menakutkan, teknologi yang didukung AI menawarkan sesuatu yang langka: perubahan paradigma sejati dalam cara seluruh petak industri beroperasi. Dari penelitian dan pengembangan, hingga uji coba dan perawatan, hingga pemantauan dan keterlibatan jangka panjang, AI tidak hanya membuka pintu baru; itu membuka peluang baru pada waktu yang tepat ketika sangat dibutuhkan.