Роль искусственного интеллекта в клинических исследованиях и поиске лекарств

Вера Ованина

5 минут чтения

18 июня 2024 г.

ИИ революционизирует здравоохранение, повышая эффективность диагностики, персонализированного лечения и клинических испытаний за счет анализа данных, прогнозирования и привлечения пациентов.

Искусственный интеллект (ИИ) меняет клинические исследования, улучшая привлечение пациентов и оптимизируя разработку лекарств. В этой статье мы попытаемся раскрыть его преобразующее влияние на клинические исследования с помощью передового анализа данных и прогностического моделирования.

Влияние ИИ на здравоохранение включает в себя улучшение диагностики, персонализацию лечения и повышение эффективности работы. Менее известна растущая роль машинного обучения в клинических испытаниях, где оно способствует прогрессу благодаря анализу данных, прогностическому моделированию и оптимизации набора пациентов.

ИИ ускоряет поиск лекарств, повышает точность испытаний и снижает затраты, ускоряя лечение. Например, алгоритмы ИИ эффективно анализируют обширные данные для выявления потенциальных кандидатов в лекарственные препараты, точного прогнозирования результатов лечения и оптимизации дизайна клинических испытаний для ускорения и повышения их успешности. Модели компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта, такие как Ultralytics YOLOv8, меняют индустрию здравоохранения, предоставляя помощь в работе с различными наборами данных для облегчения обнаружения объектов, сегментации экземпляров, оценки позы и классификации, обеспечивая доступ к высококачественным аннотированным данным.   

Кроме того, платформы на основе искусственного интеллекта, такие как AlphaFold компании DeepMind, продемонстрировали способность предсказывать трехмерную структуру молекул, что революционизирует процессы разработки и открытия лекарств.

__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Двойная спираль ДНК - молекулярная структура, несущая генетическую информацию в живых организмах.

Кроме того, лаборатория Джимэнга Суна из Университета Иллинойса Урбана-Шампейн представила HINT (иерархическую сеть взаимодействия) для прогнозирования успеха испытаний на основе молекул лекарств, целевых заболеваний и соответствия требованиям пациентов. Их система SPOT (последовательное прогнозирование результатов клинических испытаний) определяет приоритетность последних данных, влияя на дизайн фармацевтических испытаний и потенциальные альтернативы лекарств.

И все же лишь немногие известные компании применяют ИИ в клинических разработках.

Использование искусственного интеллекта в клинических испытаниях

ИИ применяется в различных областях клинических исследований для повышения эффективности, точности и улучшения результатов. Вот более подробный обзор ключевых областей, в которых ИИ оказывает значительное влияние на клинические исследования:

- Анализ данных и распознавание образов. ИИ может анализировать обширные данные из клинических испытаний, электронных медицинских карт и других источников, выявляя закономерности и взаимосвязи, которые не под силу человеку. Это позволяет с большей точностью определять эффект лечения и реакцию пациента.

- Набор и удержание пациентов. Алгоритмы искусственного интеллекта могут упростить отбор участников для клинических испытаний, анализируя огромные массивы данных для быстрого и точного определения подходящих пациентов. Это ускоряет набор и повышает показатели удержания участников за счет более точного соответствия критериям испытания.

- Предиктивная аналитика для определения результатов лечения. Анализируя исторические и текущие данные пациентов, предиктивные алгоритмы точно прогнозируют результаты лечения. Это помогает разрабатывать эффективные испытания и адаптировать лечение, потенциально улучшая результаты и минимизируя побочные эффекты для отдельных пациентов.

- Автоматизированный сбор и управление данными. ИИ может автоматизировать сбор, организацию и анализ данных, сводя к минимуму человеческие ошибки и предоставляя информацию в режиме реального времени. Это упрощает процессы, ускоряет исследования и способствует появлению новых методов лечения.

ИИ в клинических исследованиях: Решение проблем

Поскольку искусственный интеллект продолжает стимулировать изменения в клинических исследованиях, важно признать, что наряду с обещаниями существуют и потенциальные подводные камни. Несмотря на то что ИИ предлагает такие заманчивые преимущества, как повышение эффективности, точность, оптимизация набора пациентов и сокращение расходов, его внедрение не обходится без проблем. Вот некоторые ключевые соображения:

- Потенциальные предубеждения в алгоритмах ИИ. Системы ИИ обучаются на исторических данных, которые могут содержать присущие им предубеждения, такие как предубеждения отбора, выборки или измерения. Например, модели могут плохо работать с пациентами-женщинами из-за того, что в обучающих данных преобладают мужчины (предвзятость отбора), плохо обобщать данные сельских пациентов, если они обучались на городских данных (предвзятость выборки), или сохранять неточности из-за систематических ошибок при сборе данных (предвзятость измерения). Если не принять меры, эти предубеждения могут привести к искажению результатов, что скажется на лечении пациентов и результатах исследований.

- Вопросы конфиденциальности и безопасности данных. При огромных объемах конфиденциальных данных пациентов, участвующих в клинических исследованиях, обеспечение конфиденциальности и безопасности данных имеет первостепенное значение. Системы искусственного интеллекта уязвимы к кибератакам и взломам, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и целостности информации о пациентах.

- Нормативно-правовые и этические проблемы. Стремительное развитие технологий ИИ часто опережает нормативно-правовую базу и этические принципы. Возникают вопросы о целесообразности использования ИИ в клинических исследованиях, включая вопросы информированного согласия, прозрачности и подотчетности.

- Зависимость от высококачественных данных. Хотя ИИ процветает на основе данных, его эффективность зависит от качества, разнообразия и объема наборов данных. Неадекватные, необъективные или недостаточные данные могут поставить под угрозу надежность и обоснованность выводов, сделанных с помощью ИИ, и помешать прогрессу клинических исследований.

Решив эти проблемы, заинтересованные стороны смогут проложить путь к ответственной интеграции искусственного интеллекта в клинические исследования в целях улучшения результатов здравоохранения.

Правила FDA: Роль искусственного интеллекта в клинических исследованиях

В последние годы Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) отмечает заметный рост числа заявок на лекарственные и биологические препараты с элементами ИИ/машинного обучения: в 2021 году будет подано более 100 заявок. Эти заявки охватывают различные этапы разработки лекарств, включая поиск лекарств, клинические исследования, постмаркетинговый мониторинг безопасности и передовое фармацевтическое производство.

В поддержку инноваций в разработке лекарств FDA одобрило несколько инструментов и технологий искусственного интеллекта для использования в клинических исследованиях. Они варьируются от предиктивной аналитики, направленной на привлечение пациентов, до анализа изображений в диагностических целях.

Выпуская руководство FDA по клиническим испытаниям, агентство признает, что искусственный интеллект и машинное обучение открывают возможности и создают проблемы при разработке лекарств. Для решения обеих проблем FDA повышает оперативность регулирования, чтобы способствовать инновациям и при этом уделять первостепенное внимание охране здоровья населения.

ИИ и машинное обучение, несомненно, будут играть важную роль в разработке лекарств, и FDA планирует разработать и принять гибкую нормативную базу, основанную на оценке рисков, которая будет способствовать инновациям и защищать безопасность пациентов.

Инновации ИИ в здравоохранении: Ключевые игроки

Компании по всему миру все чаще используют ИИ для ускорения открытия лекарств и планирования персонализированного лечения. Вот некоторые ведущие компании, использующие потенциал ИИ:

- Pfizer: Используя искусственный интеллект для открытия и разработки лекарств, компания Pfizer ускоряет процесс выявления и разработки новых терапевтических средств, оптимизируя процесс от исследования до выхода на рынок.

- Medidata Solutions: Эта компания, разрабатывающая облачные программные решения, использует искусственный интеллект для оптимизации клинических испытаний, оптимизируя анализ данных, повышая вовлеченность пациентов и прогнозируя результаты в режиме реального времени. Конечный результат - ускорение исследований и повышение их успешности.

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. ИИ имеет решающее значение для оптимизации выбора места проведения клинических испытаний с целью соблюдения сроков набора участников.

- BenevolentAI: Используя искусственный интеллект для создания и проверки гипотез, BenevolentAI преобразует огромные массивы данных в действенные идеи, стимулируя инновации и открытия в биомедицинских исследованиях.

- Компания Tempus: Благодаря сотрудничеству с GlaxoSmithKline компания Tempus персонализирует лечение, оптимизирует эффективность и минимизирует побочные эффекты с помощью своих платформ, основанных на искусственном интеллекте. Совместными усилиями они стремятся ускорить успешное проведение исследований и разработок и быстрее предоставлять пациентам индивидуально подобранную терапию.

- Exscientia: Передовой искусственный интеллект для разработки и оптимизации лекарств, Exscientia ускоряет сроки разработки лекарств и повышает точность терапевтических вмешательств, что приводит к более эффективным методам лечения.

Основные направления и будущие горизонты ИИ в клинических исследованиях

Кардиология, онкология, неврология и редкие заболевания стали основными областями для внедрения ИИ в клинические исследования благодаря нескольким факторам. Во-первых, в этих областях часто используются сложные массивы данных, что делает их подходящими для анализа и прогнозирования на основе ИИ.

Во-вторых, заболевания в этих областях, такие как болезни сердца, рак, неврологические расстройства и редкие заболевания, требуют точных и персонализированных подходов к диагностике и лечению, которые ИИ предоставляет в превосходной степени.

Кроме того, развитие технологий искусственного интеллекта позволило исследователям разрабатывать инновационные решения, учитывающие уникальные задачи, стоящие перед каждой из этих медицинских специальностей. В результате ИИ все чаще интегрируется в клинические исследования в этих областях, прокладывая путь к улучшению результатов лечения пациентов и повышению эффективности здравоохранения.

Однако горизонты применения ИИ выходят далеко за пределы этих областей. По мере развития технологий и увеличения доступности данных ИИ может произвести революцию и в других областях медицины. 

От дерматологии до радиологии и психиатрии - ИИ открывает перспективы для улучшения диагностики, планирования лечения и ухода за пациентами в самых разных областях. По мере того как исследователи продолжают изучать возможности ИИ, его роль в клинических исследованиях может расшириться на ранее неизведанные территории, открывая новую эру точной медицины и улучшая результаты здравоохранения. 

ИИ и клинические исследования: Основные выводы

 Трансформирующее влияние ИИ на здравоохранение распространяется на диагностику, персонализированные методы лечения и повышение операционной эффективности. В клинических испытаниях машинное обучение играет ключевую роль, обеспечивая прогресс в анализе данных, предиктивном моделировании и оптимизации набора пациентов. Это ускоряет открытие лекарств, повышает точность испытаний и эффективно снижает затраты.

Например, алгоритмы ИИ эффективно анализируют обширные данные для выявления кандидатов в лекарственные препараты и прогнозирования результатов лечения. Кроме того, платформы ИИ, такие как AlphaFold от DeepMind, предсказывают молекулярные структуры, что революционизирует разработку лекарств. 

Однако потенциал ИИ выходит за рамки этих областей, обещая прогресс в различных специальностях. Несмотря на такие проблемы, как предвзятость и проблемы конфиденциальности данных, интеграция ИИ в клинические исследования открывает новые возможности, открывая новую эру точной медицины и улучшая результаты здравоохранения.

Интересуетесь искусственным интеллектом? Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы быть в курсе последних новостей об искусственном интеллекте. Посетите наш репозиторий GitHub и узнайте о приложениях компьютерного зрения в таких областях, как сельское хозяйство и производство!

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена