طب مدرن شگفت انگیز است ، با درمان ها و درمان های قبلاً غیرقابل تصور که اکنون به طور گسترده ای در دسترس است. به وسایل پزشکی پیشرفته مانند دستگاه های ضربان سازهای قابل کاشت که به تنظیم ریتم قلب کمک می کند و خطر ایست قلبی را کاهش می دهد ، فکر کنید.
چنین پیشرفت هایی بدون آزمایشات بالینی امکان پذیر نبود – تحقیقات دقیق که اثرات مداخلات پزشکی را بر روی شرکت کنندگان انسانی ارزیابی می کند.
متأسفانه ، روند کارآزمایی بالینی با گذشت زمان کندتر و گران تر شده است. در حقیقت ، تنها یک از هفت داروی که وارد آزمایشات مرحله اول می شوند – اولین مرحله از آزمایش ایمنی – در نهایت تصویب می شود. در حال حاضر به طور متوسط طول می کشد تقریباً یک میلیارد دلار بودجه و یک دهه کار برای آوردن یک محصول جدید دارویی به بازار.
نیمی از این زمان و پول در آزمایشات بالینی هزینه می شود، که با موانع نصب شده ، از جمله ناکارآمدی استخدام ، تنوع محدود و عدم دسترسی بیمار روبرو هستند. در نتیجه ، کشف مواد مخدر کند می شود و هزینه ها همچنان رو به افزایش هستند. خوشبختانه ، پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی پتانسیل شکستن روند و تغییر رشد دارو را برای بهتر شدن دارد.
از مدلهایی که تعامل پروتئین پیچیده را با دقت قابل توجهی پیش بینی می کنند ، گرفته تا دستیاران آزمایشگاه با قدرت AI که وظایف روتین را ساده تر می کنند ، نوآوری محور AI در حال تغییر مجدد منظره دارویی است. اتخاذ قابلیت های جدید هوش مصنوعی برای رفع موانع آزمایش بالینی می تواند روند کارآزمایی را برای بیماران ، پزشکان و بیوفارما تقویت کند و راه را برای داروهای تأثیرگذار جدید و پیامدهای بالقوه بهتر برای بیماران هموار کند.
موانع توسعه دارو
داروهای موجود در توسعه در طی فرآیند آزمایش بالینی با چالش های بی شماری روبرو هستند و در نتیجه میزان تأیید کمتری از طرف نهادهای نظارتی مانند سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) کم است. در نتیجه ، بسیاری از داروهای تحقیقاتی هرگز به بازار نمی رسند. چالش های کلیدی شامل مشکلات طراحی آزمایشی ، استخدام کم بیمار و دسترسی محدود به بیمار و تنوع – موضوعاتی است که یکدیگر را پیچیده می کند و مانع پیشرفت و عدالت در رشد دارو می شود.
۱. چالش های انتخاب سایت آزمایشی
موفقیت یک کارآزمایی بالینی تا حد زیادی به این بستگی دارد که آیا سایت های آزمایشی – به طور معمول بیمارستان ها یا مراکز تحقیقاتی – می توانند جمعیت مورد مطالعه واجد شرایط را استخدام و ثبت نام کنند. انتخاب سایت به طور سنتی مبتنی بر چندین عامل همپوشانی است ، از جمله عملکرد تاریخی در کارآزمایی های قبلی ، جمعیت محلی بیمار و جمعیتی ، قابلیت های تحقیق و زیرساخت ها ، کارکنان تحقیق در دسترس ، مدت دوره استخدام و موارد دیگر.
به خودی خود ، هر معیار کاملاً ساده است ، اما روند جمع آوری داده ها در اطراف هر یک مملو از چالش ها است و نتایج ممکن است به طور قابل اعتماد نشان ندهد که آیا سایت برای محاکمه مناسب است یا خیر. در بعضی موارد ، داده ها ممکن است به سادگی منسوخ یا ناقص باشند ، به ویژه اگر فقط در یک نمونه کوچک از مطالعات تأیید شوند.
داده هایی که به تعیین انتخاب سایت کمک می کند نیز حاصل می شود منابع مختلف، مانند بانکهای اطلاعاتی داخلی ، خدمات اشتراک ، فروشندگان یا سازمان های تحقیقاتی قرارداد ، که خدمات مدیریت کارآزمایی بالینی را ارائه می دهند. با وجود بسیاری از عوامل همگرا ، جمع آوری و ارزیابی این اطلاعات می تواند گیج کننده و پیچیده باشد ، که در برخی موارد می تواند منجر به تصمیمات زیر حد در مورد سایت های آزمایشی شود. در نتیجه ، حامیان مالی – سازمان هایی که آزمایش بالینی را انجام می دهند – ممکن است بیش از حد یا توانایی آنها را دست کم بگیرید برای استخدام بیماران در آزمایشات ، منجر به هدر رفتن منابع ، تأخیرها و میزان نگهداری پایین.
بنابراین ، چگونه هوش مصنوعی می تواند در انتخاب سایت آزمایشی کمک کند؟
با آموزش مدلهای هوش مصنوعی با داده های تاریخی و در زمان واقعی سایتهای بالقوه ، حامیان مالی آزمایشی می توانند نرخ ثبت نام بیمار و عملکرد یک سایت را پیش بینی کنند-بهینه سازی تخصیص سایت ، کاهش بیش از حد یا زیر ثبت نام و بهبود کارآیی و هزینه کلی. این مدل ها همچنین می توانند با شناسایی بهترین ترکیب از ویژگی های سایت و عواملی که با اهداف مطالعه و استراتژی های استخدام هماهنگ هستند ، سایت های بالقوه را رتبه بندی کنند.
مدلهای هوش مصنوعی که با ترکیبی از ابرداده کارآزمایی بالینی ، داده های ادعاهای پزشکی و داروسازی آموزش داده شده اند ، و داده های بیمار از خدمات عضویت (مراقبت های اولیه) همچنین می توانند به شناسایی سایت های آزمایش بالینی کمک کنند که دسترسی به جمعیت متنوع و مرتبط با بیمار را فراهم می کند. این سایت ها می توانند به صورت مرکزی برای گروه های کم نماینده واقع شوند یا حتی در سایت های محبوب در جامعه مانند آرایشگاه ها یا مراکز مبتنی بر ایمان و جامعه قرار بگیرند و به رفع موانع دسترسی بیمار و عدم تنوع کمک می کنند.
۲. استخدام بیمار کم
استخدام بیمار یکی از بزرگترین تنگناها در کارآزمایی های بالینی است و تا یک سوم مدت زمان مطالعه را مصرف می کند. در واقع ، یکی از پنج آزمایش نتوانید تعداد مورد نیاز شرکت کنندگان را استخدام کنید. هرچه کارآزمایی پیچیده تر شود – با نقاط لمسی اضافی بیمار ، معیارهای جدی تر و محرومیت و طرح های مطالعه به طور فزاینده ای – چالش های استخدام همچنان در حال رشد است. جای تعجب نیست ، تحقیق افزایش پیچیدگی پروتکل را به کاهش میزان ثبت نام و نگهداری بیمار پیوند می دهد.
در بالای این ، سختگیرانه و اغلب پیچیده معیارهای واجد شرایط بودن ، برای اطمینان از ایمنی شرکت کنندگان و یکپارچگی مطالعه ، اغلب دسترسی به درمان را محدود می کند و به طور نامتناسب محروم می شود جمعیت خاصی از بیمار، از جمله افراد مسن و اقلیت های نژادی ، قومی و جنسیتی. فقط در آزمایشات انکولوژی ، تخمین زده می شود ۱۷-۲۱ ٪ از بیماران به دلیل الزامات محدود کننده صلاحیت قادر به ثبت نام نیستند.
هوش مصنوعی برای بهینه سازی معیارهای واجد شرایط بودن بیمار و استخدام آماده است. در حالی که استخدام به طور سنتی لازم است که پزشکان به طور دستی بیماران را غربالگری کنند – که بسیار وقت گیر است – هوش مصنوعی می تواند پروفایل بیمار را در برابر آزمایشات مناسب مطابقت دهد.
به عنوان مثال ، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به طور خودکار الگوهای معنی دار را در مجموعه داده های بزرگ مانند سوابق بهداشت الکترونیکی و ادبیات پزشکی برای بهبود کارایی استخدام بیمار شناسایی کنند. محققان حتی ابزاری را تهیه کرده اند که از مدل های بزرگ زبان برای بررسی سریع نامزدها در مقیاس بزرگ استفاده کرده و به پیش بینی واجد شرایط بودن بیمار کمک می کند و باعث کاهش زمان غربالگری بیمار می شود بیش از ۴۰ ٪بشر
شرکت های HealthTech که دارای AI هستند نیز در حال توسعه ابزاری هستند که به پزشکان کمک می کند تا سریع و با دقت کارآزمایی واجد شرایط را برای بیماران تعیین کنند. این از شتاب استخدام پشتیبانی می کند ، به طور بالقوه اجازه می دهد تا آزمایشات زودتر شروع شود و بنابراین دسترسی زود هنگام به درمان های تحقیقاتی جدید را فراهم می کند.
۳. دسترسی به بیمار و تنوع محدود
هوش مصنوعی می تواند نقش مهمی در بهبود دسترسی به کارآزمایی های بالینی ، به ویژه برای بیماران گروه های جمعیتی کم نماینده داشته باشد. این مهم است ، زیرا عدم دسترسی و تنوع محدود نه تنها به استخدام و احتباس پایین بیمار کمک می کند بلکه منجر به رشد داروی ناعادلانه می شود.
در نظر بگیرید که سایت های آزمایش بالینی به طور کلی در مناطق شهری و مراکز بزرگ دانشگاهی خوشه بندی می شوند. نتیجه این است که جوامع مناطق روستایی یا تحت نظارت اغلب قادر به دسترسی به این آزمایشات نیستند. بارهای مالی مانند هزینه های درمانی ، حمل و نقل ، مراقبت از کودک و هزینه کار از دست رفته موانع مشارکت در آزمایشات و در اقلیت های قومی و نژادی و گروه هایی با وضعیت اقتصادی اقتصادی پایین تر از حد متوسط بیشتر است.
در نتیجه ، گروه های اقلیت نژادی و قومی نمایانگر هستند به اندازه ۲ ٪ از بیماران در کارآزمایی های بالینی ایالات متحده ، با وجود تشکیل ۳۹ ٪ از جمعیت ملی. این عدم تنوع در رابطه با ژنتیک خطر قابل توجهی را ایجاد می کند ، که در بین جمعیت های نژادی و قومی متفاوت است و می تواند پاسخ های جانبی دارویی را تحت تأثیر قرار دهد. به عنوان مثال ، آسیایی ها ، لاتین ها و آمریکایی های آفریقایی تبار مبتلا به فیبریلاسیون دهلیزی (ریتم های غیر طبیعی قلب مربوط به عوارض ناشی از قلب) که وارفارین مصرف می کنند ، دارویی که از لخته شدن خون جلوگیری می کند خطر بیشتر خونریزی مغز در مقایسه با اجداد اروپایی.
بنابراین ، نمایندگی بیشتر در کارآزمایی های بالینی برای کمک به محققان در توسعه درمان هایی که هم برای جمعیت های متنوع مؤثر و هم ایمن هستند ، ضروری است و اطمینان حاصل می کند که پیشرفت های پزشکی به نفع همه است – نه فقط گروه های جمعیتی را انتخاب کنید.
هوش مصنوعی می تواند با تسهیل آزمایشات غیر متمرکز – انتقال فعالیت های آزمایشی به مکان های از راه دور و جایگزین ، به جای جمع آوری داده ها در یک محل کارآزمایی بالینی سنتی ، به حامیان کارآزمایی بالینی کمک کند تا این چالش ها را برطرف کنند.
آزمایشات غیرمتمرکز اغلب از پوشیدنی ها استفاده می کنند ، که داده ها را به صورت دیجیتالی جمع می کنند و از تجزیه و تحلیل های دارای هوش مصنوعی برای خلاصه کردن اطلاعات مربوط به ناشناس مربوط به شرکت کنندگان در آزمایش استفاده می کنند. همراه با چک های الکترونیکی ، این رویکرد ترکیبی به تصویب آزمایش بالینی می تواند موانع جغرافیایی و بارهای حمل و نقل را از بین ببرد و آزمایشات را برای طیف گسترده تری از بیماران در دسترس قرار دهد.
محاکمات باهوش تر درمان های باهوش تر را انجام می دهند
کارآزمایی های بالینی بخش دیگری است که توسط هوش مصنوعی تغییر می کند. هوش مصنوعی با توانایی آن در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ ، شناسایی الگوهای و اتوماسیون فرآیندهای خودکار ، می تواند راه حل های جامع و قوی را برای موانع امروز ارائه دهد – بهینه سازی طراحی آزمایش ، تقویت تنوع بیمار ، ساده سازی استخدام و نگهداری و از بین بردن موانع دسترسی.
اگر صنعت مراقبت های بهداشتی همچنان به اتخاذ راه حل های دارای هوش مصنوعی بپردازد ، آینده آزمایشات بالینی این پتانسیل را دارد که فراگیرتر ، بیمار محور و خلاقانه تر شود. در آغوش گرفتن این فناوری ها فقط مربوط به روندهای مدرن نیست – این در مورد ایجاد یک اکوسیستم تحقیقاتی بالینی است که باعث رشد دارو می شود و نتایج مراقبت های بهداشتی عادلانه تری را برای همه ارائه می دهد.
