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L'Intelligenza Artificiale (AI) è di gran lunga il progresso tecnologico più discusso di questo decennio. Sebbene l'idea dell'AI esista da anni, i processori e la velocità computazionale dell'era precedente non erano all'altezza, quindi non potevano supportare l'analisi di enormi quantità di dati come richiesto. Ma con l'evoluzione di algoritmi e sistemi di nuova generazione, le velocità computazionali sono aumentate di molteplici volte, rivelando la possibilità di analisi in tempo reale di enormi banche dati. Ciò che rende l'AI così eccezionale è la sua adozione di modelli predittivi al posto dei modelli reattivi dei sistemi convenzionali. Con l'obiettivo di sfruttare il potenziale della tecnologia di nuova generazione, quasi ogni settore si è adattato all'AI e l'ha integrata nei propri processi per ridurre il lavoro di routine e ripetitivo. Nonostante un potenziale così enorme, l'industria delle Scienze della Vita, finora, è stata una delle meno beneficiarie di questo boom. Ma perché?
Ostacoli per l'IA nelle Scienze della Vita:
La componente unica dell'IA risiede nel suo algoritmo di sistemi di apprendimento continuo (CLS), che fornisce agli utenti dati che normalmente sarebbero difficili da percepire in breve tempo. Continua ad analizzare i risultati passati, le deviazioni e le correzioni, e la migliore corrispondenza per una data situazione per migliorare l'accuratezza dei risultati futuri. In poche parole, impara e migliora continuamente. Ma ciò richiederebbe enormi quantità di dati storici da cui l'IA può interpretare e prevedere. Tuttavia, i dati, al giorno d'oggi, sono protetti da leggi sulla protezione della privacy (ad esempio il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE). Supponendo che, se le politiche governative consentiranno l'utilizzo dei dati utente esistenti nel prossimo futuro, purché i dati provengano da un'unica fonte, i risultati dell'analisi saranno divergenti.
Sebbene le autorità sanitarie come la US FDA abbiano introdotto leggi come il 21st Century Cures Act per contribuire ad accelerare l'innovazione nella produzione di dispositivi medici, lo sviluppo di farmaci e prodotti biologici e la progettazione di studi clinici, le nuove tecnologie potrebbero superare l'ambito delle normative esistenti. Ciò potrebbe innescare la necessità di una riforma normativa su base regolare. Ma l'ottenimento delle autorizzazioni legislative richiede solitamente anni. Un lungo periodo di attesa può essere il risultato e i benefici sarebbero ritardati per gli utenti finali.
Oltre a questi ostacoli, la diminuzione della fiducia dell'utente finale è un fattore preoccupante anche per i produttori. Dovrebbero esserci dispositivi che diagnosticano, rilevano e consigliano i pazienti sulle ulteriori azioni da intraprendere per ridurre i disturbi. Ma se l'utente non è disposto ad averne fiducia, lo scopo primario del prodotto non verrebbe raggiunto. Tuttavia, aumentare la fiducia dell'utente con le prove necessarie può richiedere molto tempo. C'è anche una carenza di personale qualificato con esperienza nella comprensione sia delle scienze della vita che dei processi tecnologici. Formare esperti normativi per competenze tecnologiche o viceversa sarebbe un compito arduo.
Soluzioni fattibili:
Il percorso dell'IA si prevede molto dinamico. Pertanto, le agenzie di regolamentazione e l'industria devono agire insieme e adattarsi alle esigenze in evoluzione. Le organizzazioni delle scienze della vita devono collaborare tra loro nello sviluppo di sistemi integrati di IA per massimizzarne l'accuratezza. Inoltre, sul fronte normativo, spetta alle autorità sanitarie evolvere e avviare approcci normativi più innovativi che possano regolarizzare gli strumenti avanzati in modo snello.
Applicazioni attuali dell'IA nelle scienze della vita:
Attualmente, la transizione dai sistemi reattivi a quelli predittivi è in corso. Come parte di questo cambiamento, le organizzazioni stanno utilizzando l'IA per alcuni aspetti cruciali dello sviluppo del prodotto. Di seguito sono elencate alcune delle applicazioni attuali.
- Identificazione di nuove indicazioni per i medicinali con grandi volumi di dati utente disponibili
- Identificazione di composti che possono essere combinati per il trattamento di nuove indicazioni o per una maggiore efficienza
- Ridurre gli errori nella diagnosi
- Aumentare l'efficienza della progettazione degli studi clinici
- Gestione dei dati nei limiti delle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati
- Scoperta delle carenze intrinseche nel processo di scoperta dei farmaci e l'uso dell'IA per contrastarle.
Sebbene gli usi prevalenti dell'IA siano solo la punta dell'iceberg, l'IA, nel suo pieno potenziale, ha la capacità di far progredire le scienze della vita di anni luce. Quanto la vostra organizzazione ha compreso e tratto beneficio da questa tecnologia in rapida crescita? Confrontate e trasformate i vostri prodotti e le operazioni normative al prossimo livello di automazione. Siate conformi.
Tag: Scienze della Vita; Intelligenza Artificiale, AI; USFDA; EMA; Affari Regolatori; GDPR; Automazione, Tecnologia, 21st Century Cures Act
