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L'Intelligenza Artificiale (IA) è di gran lunga il progresso tecnologico di cui si parla di più in questo decennio. Sebbene l'idea dell'IA esista da anni, i processori e la velocità di calcolo del passato non erano all'altezza e non potevano quindi supportare l'analisi di grandi quantità di dati come richiesto. Ma con l'evoluzione di algoritmi e sistemi di nuova generazione, le velocità di calcolo sono aumentate vertiginosamente, aprendo la strada all'analisi in tempo reale di enormi banche dati. Ciò che rende l'IA così eccezionale è l'adozione di modelli predittivi al posto di quelli reattivi dei sistemi tradizionali. Con l'obiettivo di sfruttare il potenziale di questa tecnologia moderna, quasi tutti i settori si sono adeguati all'IA, integrandola nei propri processi per ridurre il lavoro di routine e ripetitivo. Nonostante questo enorme potenziale, il settore delle Scienze della Vita è stato finora uno dei meno avvantaggiati da questo boom. Ma perché?
Ostacoli per l'IA nelle Scienze della Vita:
L'elemento distintivo dell'IA risiede nel suo algoritmo di apprendimento continuo (CLS), che fornisce agli utenti dati che normalmente sarebbero difficili da elaborare in breve tempo. Il sistema analizza costantemente i risultati passati, le deviazioni e le correzioni, trovando la soluzione migliore per una data situazione al fine di migliorare l'accuratezza dei risultati futuri. In sintesi, impara e migliora continuamente. Ma ciò richiede enormi quantità di dati storici da cui l'IA possa trarre interpretazioni e previsioni. Tuttavia, oggi i dati sono protetti da leggi sulla privacy (ad es. il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE). Ipotizzando che le normative governative consentano l'uso dei dati degli utenti esistenti in un prossimo futuro, finché i dati proverranno 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 accelerare l'innovazione nella produzione di dispositivi medici, nei farmaci, nello sviluppo di prodotti biologici e nella progettazione di studi clinici, le nuove tecnologie potrebbero andare oltre l'ambito delle normative esistenti. Ciò potrebbe rendere necessaria una riforma normativa regolare. Tuttavia, l'approvazione di nuove leggi richiede solitamente anni. Il risultato può essere un'attesa lunghissima e un conseguente ritardo nell'offrire i benefici agli utenti finali.
Oltre a questi ostacoli, anche la diminuzione della fiducia degli utenti finali rappresenta un fattore di preoccupazione per i produttori. Devono esserci dispositivi in grado di diagnosticare, rilevare e consigliare i pazienti sul percorso terapeutico successivo per ridurre i disturbi. Tuttavia, se l'utente non è disposto a riporre fiducia in essi, lo scopo principale del prodotto non verrebbe raggiunto. Ad ogni modo, rafforzare la fiducia degli utenti con le prove necessarie può richiedere molto tempo. Si registra inoltre una carenza di personale qualificato con esperienza nella comprensione sia delle scienze della vita che dei processi tecnologici. Formare esperti normativi per acquisire competenze tecnologiche o viceversa sarebbe un compito arduo.
Soluzioni attuabili:
Il percorso dell'IA si prospetta molto dinamico. Di conseguenza, le autorità regolatorie e il settore devono agire insieme e cambiare in base alle esigenze in evoluzione. Le organizzazioni che operano nelle scienze della vita devono collaborare tra loro durante lo sviluppo di sistemi integrati con l'IA per massimizzarne l'accuratezza. Inoltre, sul fronte normativo, spetta alle autorità sanitarie evolversi e avviare approcci normativi più innovativi che regolamentino gli strumenti avanzati in modo snello.
Applicazioni attuali dell'IA nelle scienze della vita:
Attualmente è in corso la transizione da sistemi reattivi a sistemi predittivi. Nell'ambito di questo cambiamento, le organizzazioni stanno utilizzando l'IA per alcuni aspetti cruciali dello sviluppo dei prodotti. Di seguito sono elencate alcune delle applicazioni attuali.
- Identificazione di nuove indicazioni per i medicinali con dati utente disponibili in grandi volumi
- Identificazione di composti che possono essere combinati per il trattamento di nuove indicazioni o per una maggiore efficacia
- Riduzione degli errori di diagnosi
- Aumento dell'efficienza nella progettazione degli studi clinici
- Gestione dei dati nel rispetto delle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati
- Individuazione delle carenze intrinseche nel processo di scoperta dei farmaci e utilizzo dell'IA per contrastarle
Sebbene gli attuali usi dell'IA siano solo la punta dell'iceberg, l'IA nel suo pieno potenziale ha la capacità di far progredire le scienze della vita a grandi passi. In che misura la vostra organizzazione ha compreso e tratto vantaggio da questa tecnologia in forte crescita? Confrontate e trasformate i vostri prodotti e le attività regolatorie portandoli al livello successivo di automazione. Rimanete conformi.
Tag: Life Sciences; Artificial Intelligence, AI; USFDA; EMA; Regulatory Affairs; GDPR; Automation, Technology, 21st Century Cures Act
