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L'intelligence artificielle (IA) est de loin l'avancée technologique la plus discutée de cette décennie. Bien que l'idée de l'IA existe depuis des années, les processeurs et la vitesse de calcul de l'ère précédente n'étaient pas à la hauteur, ne pouvant donc pas prendre en charge l'analyse de données massives comme requis. Mais avec l'évolution des algorithmes et des systèmes de nouvelle génération, les vitesses de calcul ont été multipliées, ouvrant la voie à des analyses en temps réel d'énormes banques de données. Ce qui rend l'IA si exceptionnelle, c'est son adoption de modèles prédictifs plutôt que des modèles réactifs des systèmes conventionnels. Dans le but de tirer parti du potentiel des technologies de nouvelle génération, presque toutes les industries se sont adaptées à l'IA et l'ont intégrée dans leurs processus pour réduire le travail routinier et répétitif. Malgré un tel potentiel, le secteur des sciences de la vie a été, jusqu'à présent, l'un des moins bénéficiaires de cet essor. Mais pourquoi ?
Obstacles pour l'IA dans les sciences de la vie :
La composante unique de l'IA réside dans son algorithme de systèmes d'apprentissage continu (CLS), qui fournit aux utilisateurs des données qui seraient normalement difficiles à percevoir en peu de temps. Il continue d'analyser les résultats passés, les écarts et les corrections, ainsi que la meilleure correspondance pour une situation donnée afin d'améliorer la précision des résultats futurs. En un mot, il apprend et s'améliore en permanence. Mais cela nécessiterait des quantités massives de données historiques à partir desquelles l'IA pourrait interpréter et prédire. Cependant, les données, de nos jours, sont protégées par des lois sur la protection de la vie privée (par exemple, le Règlement général sur la protection des données (GDPR) de l'EU). En supposant que les politiques gouvernementales permettent l'utilisation des données utilisateur existantes dans un proche avenir, tant que les données proviennent d'une source unique, les résultats de l'analyse seront divergents.
Bien que des organismes de santé tels queFDA US FDA adopté des lois comme sup 21stsup Actsup afin de favoriser l'innovation dans la fabrication de dispositifs médicaux, le développement de médicaments et de produits biologiques ainsi que la conception d'essais cliniques, les nouvelles technologies pourraient dépasser le champ d'application des réglementations existantes. Cela pourrait rendre nécessaire une réforme réglementaire régulière. Or, l'obtention des autorisations législatives prend généralement des années. Il peut en résulter un délai d'attente considérable, et les avantages pour les utilisateurs finaux seraient retardés.
À ces obstacles s'ajoute la diminution de la confiance des utilisateurs finaux, un facteur également préoccupant pour les fabricants. Il devrait exister des dispositifs capables de diagnostiquer, de détecter et de conseiller les patients sur la marche à suivre pour réduire les affections. Mais si l'utilisateur n'est pas disposé à y croire, l'objectif principal du produit ne sera pas atteint. Cependant, renforcer la confiance des utilisateurs avec les preuves nécessaires peut prendre beaucoup de temps. Il y a également une pénurie de personnel qualifié ayant de l'expérience dans la compréhension des sciences de la vie et des processus technologiques. Former des experts en réglementation à l'expertise technologique ou vice versa serait une tâche ardue.
Solutions réalisables :
Le parcours de l'IA devrait être très dynamique. Ainsi, les agences de réglementation et l'industrie doivent agir de concert et s'adapter aux besoins évolutifs. Les organisations des sciences de la vie doivent collaborer entre elles lors du développement de systèmes intégrés à l'IA afin de maximiser leur précision. De plus, sur le plan réglementaire, il incombe aux autorités sanitaires d'évoluer et d'initier des approches réglementaires plus novatrices qui régulariseront les outils avancés de manière simplifiée.
Applications actuelles de l'IA dans les sciences de la vie :
Actuellement, la transition des systèmes réactifs vers des systèmes prédictifs est en cours. Dans le cadre de cette évolution, les organisations utilisent l'IA pour certains aspects cruciaux du développement de produits. Quelques-unes des applications actuelles sont listées ci-dessous.
- Identification de nouvelles indications pour les médicaments disposant de grandes quantités de données utilisateur disponibles
- Identification de composés pouvant être combinés pour le traitement de nouvelles indications ou une efficacité accrue
- Réduire les erreurs de diagnostic
- Accroître l'efficacité de la conception des essais cliniques
- Gestion des données dans les limites des lois sur la confidentialité et la protection des données
- Découverte des déficiences inhérentes au processus de découverte de médicaments et utilisation de l'IA pour y remédier
Bien que les utilisations actuelles de l'IA ne soient que la pointe de l'iceberg, l'IA, dans tout son potentiel, a la capacité de propulser les sciences de la vie des années-lumière en avant. Dans quelle mesure votre organisation a-t-elle compris et tiré parti de cette technologie en plein essor ? Comparez et transformez vos produits et vos opérations réglementaires pour atteindre le prochain niveau d'automatisation. Soyez conforme.
Mots-clés : Sciences de la vie ; Intelligence artificielle, IA ; USFDA ; EMA ; Affaires réglementaires ; GDPR ; Automatisation, Technologie, 21st Century Cures Act
