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A Inteligência Artificial (IA) é, de longe, o avanço tecnológico mais comentado desta década. Embora a ideia de IA exista há anos, os processadores e a velocidade computacional da era anterior não estavam à altura, não conseguindo, assim, suportar a análise de grandes volumes de dados conforme necessário. Mas com a evolução de algoritmos e sistemas de nova geração, as velocidades computacionais aumentaram exponencialmente, revelando o potencial para análises em tempo real de grandes bancos de dados. O que torna a IA tão excecional é a sua adoção de padrões preditivos em vez dos padrões reativos dos sistemas convencionais. Com o objetivo de aproveitar o potencial da tecnologia da nova era, quase todas as indústrias se adaptaram à IA e integraram-na nos seus processos para reduzir o trabalho rotineiro e repetitivo. Apesar de um potencial tão grande, a indústria das Ciências da Vida, até agora, tem sido uma das menos beneficiadas por este crescimento. Mas porquê?
Obstáculos para a IA nas Ciências da Vida:
O componente único da IA reside no seu algoritmo de sistemas de aprendizagem contínua (CLS), que fornece aos utilizadores dados que seriam normalmente difíceis de perceber num curto período de tempo. Continua a analisar resultados passados, desvios e correções, e a encontrar a melhor correspondência para uma dada situação, a fim de melhorar a precisão dos resultados futuros. Em suma, aprende e melhora continuamente. No entanto, isso exigiria grandes quantidades de dados históricos a partir dos quais a IA pode interpretar e prever. Contudo, atualmente, os dados são protegidos por leis de proteção de privacidade (por exemplo, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da UE). Assumindo que, se as políticas governamentais permitirem a utilização de dados de utilizadores existentes num futuro próximo, desde que os dados provenham de uma única fonte, os resultados da análise serão divergentes.
Embora agências de saúde como a US FDA tenham introduzido leis como a Lei de Curas do Século 21 para ajudar a acelerar a inovação no fabrico de dispositivos médicos, no desenvolvimento de medicamentos e produtos biológicos e nos desenhos de ensaios clínicos, novas tecnologias podem crescer para além do âmbito dos regulamentos existentes. Isto pode desencadear a necessidade de uma reforma regulamentar regular. Mas a obtenção de permissões legislativas geralmente leva anos. Um longo período de espera pode ser o resultado e os benefícios seriam atrasados para os utilizadores finais.
Além destes obstáculos, a diminuição da confiança do utilizador final é também um fator preocupante para os fabricantes. Deverá haver dispositivos que diagnosticam, detetam e aconselham os pacientes sobre o curso de ação a seguir para reduzir as doenças. Mas se o utilizador não estiver disposto a ter fé nele, então o objetivo principal do produto não será alcançado. No entanto, aumentar a confiança do utilizador com as provas necessárias pode demorar muito tempo. Existe também uma escassez de pessoal qualificado com experiência na compreensão tanto das ciências da vida como dos processos tecnológicos. Treinar especialistas em regulamentação para conhecimentos tecnológicos ou vice-versa seria uma tarefa árdua.
Soluções Viáveis:
A jornada da IA prevê-se que seja muito dinâmica. Assim, as agências reguladoras e a indústria devem atuar em conjunto e adaptar-se às necessidades em evolução. As organizações de ciências da vida devem colaborar entre si no desenvolvimento de sistemas integrados de IA para maximizar a sua precisão. Além disso, no que diz respeito à regulamentação, cabe às autoridades de saúde evoluir e iniciar abordagens regulamentares mais inovadoras que regularizem as ferramentas avançadas de forma simplificada.
Aplicações Atuais da IA nas Ciências da Vida:
Atualmente, a transição de sistemas reativos para preditivos está em curso. Como parte desta mudança, as organizações estão a utilizar a IA para alguns aspetos cruciais do desenvolvimento de produtos. Algumas das aplicações atuais estão listadas abaixo.
- Identificação de novas indicações para medicamentos com grandes volumes de dados de utilizadores disponíveis
- Identificação de compostos que podem ser combinados para o tratamento de novas indicações ou para aumentar a eficiência
- Diminuição dos erros no diagnóstico
- Aumento da eficiência do desenho de ensaios clínicos
- Gestão de dados dentro dos limites das leis de privacidade e proteção de dados
- Descoberta de deficiências inerentes no processo de descoberta de medicamentos e a utilização da IA para as contrariar
Embora os usos atuais da IA sejam apenas a ponta do icebergue, a IA, no seu pleno potencial, tem a capacidade de impulsionar as ciências da vida anos-luz à frente. Até que ponto a sua organização reconheceu e beneficiou desta tecnologia em ascensão? Compare e transforme os seus produtos e operações regulamentares para o próximo nível de automação. Cumpra as normas.
Tags: Ciências da Vida; Inteligência Artificial, IA; USFDA; EMA; Assuntos Regulamentares; GDPR; Automação, Tecnologia, 21st Century Cures Act
