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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 de cálculo da época anterior não eram suficientes e, por isso, não conseguiam processar a enorme quantidade de dados necessária. No entanto, com a evolução dos algoritmos e sistemas de nova geração, a velocidade de cálculo aumentou várias vezes, abrindo caminho para a análise em tempo real de grandes volumes de dados. O que torna a IA tão excecional é a sua capacidade de adotar padrões de previsão em vez dos padrões reativos dos sistemas convencionais. Com o objetivo de aproveitar o potencial desta nova tecnologia, quase todos os setores se adaptaram à IA e integraram-na nos seus processos para reduzir o trabalho rotineiro e repetitivo. Apesar de todo este potencial, o setor das ciências da vida tem sido, até agora, um dos que menos beneficiou deste crescimento. Mas porquê?
Obstáculos à IA nas Ciências da Vida:
A caraterística única da IA reside no seu algoritmo de sistemas de aprendizagem contínua (CLS), que fornece aos utilizadores dados que normalmente seriam difíceis de obter num curto espaço de tempo. O sistema continua a analisar resultados passados, desvios e correções, bem como a melhor correspondência para uma determinada situação, de modo a melhorar a precisão dos resultados futuros. Em suma, aprende e melhora à medida que funciona. No entanto, isto exigiria quantidades massivas de dados históricos a partir dos quais a IA pudesse interpretar e prever. Contudo, atualmente, os dados estão protegidos por leis de privacidade (por exemplo, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) da UE). Supondo que as políticas governamentais permitam a utilização de dados de utilizadores existentes num futuro próximo, enquanto os dados vierem de uma única fonte, os resultados da análise serão divergentes.
Embora as agências de saúde como a FDA dos US tenham introduzido leis como a Lei de Curas do Século XXI para ajudar a acelerar a inovação no fabrico de dispositivos médicos, no desenvolvimento de medicamentos e produtos biológicos, e na conceção de ensaios clínicos, as novas tecnologias podem ultrapassar o âmbito dos regulamentos existentes. Isto pode desencadear a necessidade de uma reforma regulamentar regular. No entanto, a obtenção de autorizações legislativas demora habitualmente anos. O resultado pode ser um longo período de espera, o que atrasaria os benefícios para os utilizadores finais.
Além destes obstáculos, a diminuição da confiança dos utilizadores finais é também um fator de preocupação para os fabricantes. Podem existir dispositivos que diagnosticam, detetam e aconselham os doentes sobre os próximos passos para reduzir as doenças. No entanto, se o utilizador não estiver disposto a confiar neles, o objetivo principal do produto não será cumprido. Contudo, 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. Formar peritos em Assuntos Regulamentares para adquirirem conhecimentos tecnológicos, ou vice-versa, seria uma tarefa árdua.
Soluções Viáveis:
Prevê-se que o percurso da IA seja muito dinâmico. Por conseguinte, as agências regulamentares e o setor devem atuar em conjunto e adaptar-se às necessidades em constante evolução. As organizações das ciências da vida devem colaborar entre si durante o desenvolvimento dos sistemas integrados de IA para maximizar a respetiva precisão. Além disso, na vertente regulamentar, cabe às autoridades de saúde evoluir e iniciar abordagens regulamentares mais inovadoras que permitam regular as ferramentas avançadas de forma simplificada.
Submissões Atuais para a IA nas Ciências da Vida:
Atualmente, a transição de sistemas reativos para sistemas preditivos está em curso. Como parte desta mudança, as organizações estão a utilizar a IA em aspetos cruciais do desenvolvimento de produtos. Algumas das submissões 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 uma maior eficácia
- Redução dos erros de diagnóstico
- Aumento da eficiência na conceção de ensaios clínicos
- Gestão de dados dentro dos limites das leis de privacidade e proteção de dados
- Descoberta de deficiências inerentes ao processo de descoberta de medicamentos e utilização da IA para as combater
Apesar de as utilizações atuais da IA representarem apenas a ponta do icebergue, em todo o seu potencial, a IA tem a capacidade de fazer avançar as ciências da vida a passos largos. Até que ponto a sua organização compreendeu e beneficiou desta tecnologia em crescimento? Compare e transforme os seus produtos e as suas operações de Assuntos Regulamentares para o nível seguinte de automatização. Garanta a conformidade.
Etiquetas: Ciências da Vida; Inteligência Artificial, AI; USFDA; EMA; Assuntos Regulamentares; GDPR; Automação, Tecnologia, Lei de Curas do Século 21
