,
3 minuty czytania
Sztuczna Inteligencja (AI) jest bez wątpienia najbardziej omawianym osiągnięciem technologicznym tej dekady. Chociaż koncepcja AI istnieje od lat, procesory i prędkość obliczeniowa poprzedniej epoki nie były wystarczające, aby wspierać analizę ogromnych ilości danych w wymaganym zakresie. Jednak wraz z ewolucją algorytmów i systemów nowej generacji, prędkości obliczeniowe wzrosły wielokrotnie, otwierając możliwości analizy ogromnych banków danych w czasie rzeczywistym. To, co czyni AI tak wyjątkową, to przyjęcie wzorców predykcyjnych zamiast reaktywnych wzorców konwencjonalnych systemów. W celu wykorzystania potencjału technologii nowej generacji, niemal każda branża zaadaptowała AI i zintegrowała ją ze swoimi procesami, aby zredukować rutynową i powtarzalną pracę. Mimo tak ogromnego potencjału, branża nauk przyrodniczych jak dotąd była jednym z najmniej beneficjentów tego boomu. Ale dlaczego?
Przeszkody dla AI w naukach przyrodniczych:
Unikalny element sztucznej inteligencji (AI) tkwi w algorytmie systemów ciągłego uczenia się (CLS), który dostarcza użytkownikom danych, które normalnie byłyby trudne do zauważenia w krótkim czasie. Stale analizuje przeszłe wyniki, odchylenia i korekty, a także najlepsze dopasowanie do danej sytuacji, aby poprawić dokładność przyszłych wyników. W skrócie, uczy się i doskonali na bieżąco. Wymagałoby to jednak ogromnych ilości danych historycznych, z których AI mogłaby interpretować i przewidywać. Jednakże dane są obecnie chronione przepisami o ochronie prywatności (np. Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) UE). Zakładając, że polityka rządu pozwoli na wykorzystanie istniejących danych użytkowników w najbliższej przyszłości, o ile dane pochodzą z jednego źródła, wyniki analizy będą rozbieżne.
Chociaż agencje zdrowia, takie jak US FDA, wprowadziły przepisy, takie jak Ustawa o leczeniu XXI wieku, aby przyspieszyć innowacje w produkcji wyrobów medycznych, rozwoju leków i produktów biologicznych oraz projektowaniu badań klinicznych, nowe technologie mogą wykraczać poza zakres istniejących regulacji. Może to wywołać potrzebę regularnej reformy regulacyjnej. Jednak uzyskanie zezwoleń legislacyjnych zazwyczaj zajmuje lata. Skutkiem może być długi okres oczekiwania, a korzyści dla użytkowników końcowych zostaną opóźnione.
Do tych przeszkód dochodzi również malejące zaufanie użytkowników końcowych, co stanowi niepokojący czynnik dla producentów. Powinny istnieć urządzenia, które diagnozują, wykrywają i doradzają pacjentom w kwestii dalszych działań mających na celu zmniejszenie dolegliwości. Jeśli jednak użytkownik nie będzie chciał w nie wierzyć, podstawowy cel produktu nie zostanie osiągnięty. Zwiększenie zaufania użytkowników za pomocą niezbędnych dowodów może jednak zająć dużo czasu. Brakuje również wykwalifikowanego personelu, który ma doświadczenie w rozumieniu zarówno nauk przyrodniczych, jak i procesów technologicznych. Szkolenie ekspertów regulacyjnych w zakresie wiedzy technologicznej lub odwrotnie byłoby trudnym zadaniem.
Wykonalne rozwiązania:
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) zapowiada się bardzo dynamicznie. Dlatego agencje regulacyjne i branża muszą działać wspólnie i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb. Organizacje z branży nauk przyrodniczych muszą współpracować ze sobą podczas opracowywania systemów zintegrowanych z AI, aby zmaksymalizować ich dokładność. Ponadto, w obszarze regulacyjnym, odpowiedzialność spoczywa na organach ds. zdrowia, aby ewoluować i inicjować bardziej nowatorskie podejścia regulacyjne, które usprawnią wprowadzanie zaawansowanych narzędzi.
Obecne zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w naukach przyrodniczych:
Obecnie trwa przejście od systemów reaktywnych do predykcyjnych. W ramach tej zmiany organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) do niektórych kluczowych aspektów rozwoju produktu. Poniżej wymieniono kilka obecnych zastosowań.
- Identyfikacja nowych wskazań dla leków z dużą ilością dostępnych danych od użytkowników
- Identyfikacja związków, które można łączyć w leczeniu nowych wskazań lub w celu zwiększenia skuteczności
- Zmniejszanie błędów w diagnozie
- Zwiększanie efektywności projektowania badań klinicznych
- Zarządzanie danymi w granicach przepisów o ochronie prywatności i danych
- Wykrycie wrodzonych niedociągnięć w procesie odkrywania leków i wykorzystanie sztucznej inteligencji do ich zwalczania.
Chociaż obecne zastosowania sztucznej inteligencji (AI) to zaledwie wierzchołek góry lodowej, AI w pełni swojego potencjału ma zdolność do przyspieszenia nauk przyrodniczych o lata świetlne. W jakim stopniu Twoja organizacja wykorzystała i skorzystała z tej rozwijającej się technologii? Porównaj i przekształć swoje produkty oraz operacje regulacyjne na następny poziom automatyzacji. Zachowaj zgodność.
Tagi: Nauki przyrodnicze; Sztuczna inteligencja, AI; USFDA; EMA; Sprawy regulacyjne; GDPR; Automatyzacja, Technologia, 21st Century Cures Act
