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A Inteligência Artificial (IA) é, de longe, o avanço tecnológico mais comentado desta década. Embora a ideia da IA já exista há anos, os processadores e a velocidade computacional da geração anterior era não estavam à altura, não conseguindo, assim, suportar a análise de grandes volumes de dados, tal como exigido. Mas, com a evolução dos algoritmos e sistemas de nova geração, as velocidades computacionais aumentaram exponencialmente, revelando o potencial para análises em tempo real de enormes 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 tirar partido do potencial desta tecnologia de ponta, quase todos os setores se adaptaram à IA e integraram-na nos seus processos para reduzir o trabalho rotineiro e repetitivo. Apesar deste enorme potencial, o setor das Ciências da Vida tem sido, até agora, um dos que menos tem beneficiado deste boom. Mas porquê?
Obstáculos à IA nas ciências da vida:
A característica única da IA reside no seu algoritmo de sistemas de aprendizagem contínua (CLS), que fornece aos utilizadores dados que, normalmente, seriam difíceis de perceber num curto espaço de tempo. Este algoritmo analisa constantemente os resultados passados, os desvios e as correções, bem como a melhor correspondência para uma determinada situação, com o objetivo de melhorar a precisão dos resultados futuros. Em suma, aprende e melhora à medida que avança. Mas isso exigiria enormes quantidades de dados históricos a partir dos quais a IA pudesse interpretar e prever. No entanto, atualmente, os dados estão protegidos por leis de proteção de privacidade (por exemplo, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da UE). Partindo do princípio de que as políticas governamentais permitam a utilização dos dados existentes dos utilizadores num futuro próximo, desde que os dados provenham de uma única fonte, os resultados da análise serão divergentes.
Embora as agências de saúde, como US FDA , tenham introduzido leis como a 21st Century Cures Act 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 ir além do âmbito das regulamentações existentes. Isto pode suscitar a necessidade de reformas regulamentares regulares. No entanto, a obtenção de autorizações legislativas demora, normalmente, anos. O resultado pode ser um período de espera considerável, o que atrasaria os benefícios para os utilizadores finais.
Para além destes obstáculos, a diminuição da confiança dos utilizadores finais constitui também um fator preocupante para os fabricantes. Deverão existir dispositivos que diagnostiquem, detetem e aconselhem os doentes sobre o curso de ação a seguir para reduzir as doenças. Mas se o utilizador não estiver disposto a confiar neles, o objetivo principal do produto não será alcançado. No entanto, reforçar a confiança dos utilizadores com as evidências 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 especialistas em regulamentação para que adquiram conhecimentos tecnológicos, ou vice-versa, seria uma tarefa árdua.
Soluções viáveis:
Prevê-se que o percurso da IA seja muito dinâmico. Por isso, as agências reguladoras e o setor devem agir em conjunto e adaptar-se às necessidades em constante evolução. As organizações da área das ciências da vida devem colaborar entre si no desenvolvimento de sistemas integrados de IA, de forma a maximizar a sua precisão. Além disso, no plano regulatório, cabe às autoridades de saúde evoluir e implementar abordagens regulatórias mais inovadoras, que permitam regulamentar as ferramentas avançadas de forma simplificada.
Aplicações atuais da IA nas ciências da vida:
Atualmente, está em curso a transição de sistemas reativos para sistemas preditivos. No âmbito desta mudança, as organizações estão a utilizar a IA em alguns aspetos cruciais do desenvolvimento de produtos. Seguem-se algumas das aplicações atuais.
- Identificação de novas indicações para medicamentos com dados de utilizadores disponíveis em grandes volumes
- Identificação de compostos que possam ser combinados para o tratamento de novas indicações ou para aumentar a eficácia
- Reduzir os erros no diagnóstico
- Aumentar a eficiência da conceção dos ensaios clínicos
- Gestão de dados dentro dos limites das leis relativas à privacidade e à proteção de dados
- Descoberta de deficiências inerentes ao processo de descoberta de medicamentos e utilização da IA para as contornar
Embora as aplicações atuais da IA sejam apenas a ponta do iceberg, a IA, no seu pleno potencial, tem a capacidade de impulsionar as ciências da vida para um nível muito superior. Até que ponto a sua organização já aproveitou e tirou partido desta tecnologia em franca expansão? Compare e transforme os seus produtos e operações regulatórias, levando-os para o próximo nível de automatização. Assegure a conformidade.
Etiquetas: Ciências da Vida; Inteligência Artificial, IA; USFDA; EMA; Assuntos Regulamentares; RGPD; Automatização, Tecnologia, 21. Lei «Century Cures»
