Арена клінічних випробувань стає дедалі більше керованою даними, і зростає попит на спонсорів доступу до даних у режимі реального часу та поточних оновлень протягом дослідження, а не лише остаточного звіту. Своєчасне надання чистої та точної інформації вимагає використання цифрових систем, які підтримують ефективну обробку, аналіз і звітність даних.
Автор зображення: ArtemisDiana/Shutterstock.com
Нові технології, такі як штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML), поступово застосовуються для клінічних досліджень, хоча вони залишаються інструментами, а не повними рішеннями. Особливо це стосується таких галузей, як дерматологія та ревматологія, де результати часто залежать від суб’єктивних спостережень людини за результатами, а не від кількісних вимірювань біомаркерів захворювання.
Завдання для сектору клінічних випробувань полягає в тому, як включити цифрові платформи, що постійно розвиваються, у свої процеси, щоб покращити управління даними та оптимізувати операції, одночасно забезпечуючи високоякісні результати та максимальну цінність для спонсорів.
Дані в режимі реального часу дозволяють оперативно діяти
У міру ускладнення клінічних випробувань зростають і величезні потоки даних, які потребують точного аналізу та інтерпретації. Високоякісні дані необхідні для підтримки прийняття рішень на основі доказів; будь-які помилки чи невідповідності можуть спричинити дорогі затримки або навіть зробити пробну версію недійсною. Тому надійні системи для збору та інтеграції даних є життєво важливими для успіху.
Історично звіти про аналіз даних надавалися ретроспективно після клінічних випробувань. Недоліком цього підходу є те, що вже було втрачено дорогоцінний час, якщо були виявлені неточності або дані неадекватні; була втрачена можливість адаптувати протокол у ході дослідження. Ці проблеми можна вирішити, надаючи безперервний прозорий потік корисної інформації.
Доступ до даних у режимі реального часу пропонує всі переваги, підвищуючи якість і оперативність випробування. Такі проблеми, як затримки підбору персоналу в певних демографічних показниках, відхилення протоколів або попередні дані, що демонструють неочікуваний несприятливий ефект, можна виявити та виправити на ранній стадії, що підвищить ефективність процесу та потенційно призведе до швидшого прийняття рішень, оптимізованого використання ресурсів, більш етичних випробувань і кращого результати пацієнтів. Розширені системи керування даними, які можуть безпечно інтегрувати та ділитися живими даними зі спонсорами без шкоди для цілісності чи конфіденційності даних, є ключовими для досягнення цієї мети.
Автор зображення: Gorodenkoff/Shutterstock.com
Від необроблених даних до практичних ідей
Зібрати дані клінічних випробувань із географічно розкиданих дослідницьких сайтів є складним і може призвести до непослідовних форматів даних, несумісних систем і розосередженого зберігання даних, що призведе до неефективності, затримок і навіть помилок протоколу. Ефективні системи інтеграції даних можуть значно покращити цю ситуацію та мають вирішальне значення для отримання максимальної віддачі від наявних зараз потужних інструментів аналізу даних. Аналітика даних відіграє вирішальну роль у ефективності роботи, перетворюючи необроблені дані на ефективні ідеї шляхом виявлення закономірностей і вдосконалення методологій.
Яке місце займає ШІ?
Потужність аналітики розширюється завдяки технологіям на основі ШІ, таким як машинне навчання та прогнозна аналітика. Однак важливо чітко розуміти відмінності між цими методологіями та їхніми можливостями, щоб справді зрозуміти їхній потенціал та обмеження на арені клінічних випробувань.
Інструменти штучного інтелекту можуть допомогти передбачити проблеми до їх виникнення, забезпечуючи оптимізацію розподілу ресурсів. Вони також відіграють ключову роль в обробці та узгодженні різних типів даних, зібраних під час сучасних випробувань — від результатів, про які повідомляють пацієнти, і переносних пристроїв до результатів лабораторних досліджень і електронних медичних записів — розкриваючи шаблони, які можуть інформувати про розробку та виконання протоколів. Вони також можуть допомогти автоматизувати очищення та перевірку даних, дозволяючи дослідникам зосередитися на високоцінному аналізі замість повторного сортування.
Хоча штучний інтелект та машинне навчання готові зробити революцію в клінічних дослідженнях у майбутньому, їм ще потрібно пройти певний шлях, щоб стати повним рішенням. Вони можуть аналізувати величезні масиви даних, виявляти приховані закономірності та генерувати цінну інформацію, що дозволяє приймати рішення на основі даних. Проте все ще залишаються питання щодо якості та розміру репрезентативних наборів даних, які можна використовувати для навчання цих моделей. Оскільки можливості штучного інтелекту та машинного навчання продовжують розвиватися, і вони стають все більш невід’ємною частиною клінічних випробувань, дуже важливо підтримувати баланс між технологічними інноваціями та досвідом людини.
ШІ слід розгортати там, де він може додати цінності, але людське судження залишається вирішальним; ШІ не вистачає контекстуального розуміння, необхідного для прийняття тонких рішень щодо догляду за пацієнтами або коригування випробувань.
CRO, які впроваджують штучний інтелект, повинні дотримуватися обережного, контрольованого підходу для забезпечення надійності, віддаючи пріоритет точності та підзвітності. Цей баланс між інноваціями та досвідом має життєво важливе значення для цілісності клінічних досліджень і відображає прихильність до безпеки пацієнтів та етичної практики. Це особливо актуально в таких сферах захворювань, як дерматологія, де результати пацієнтів базуються на суб’єктивних кінцевих точках.
Удосконалення процесу для оптимізації потоку даних
Незалежно від того, покладаються CRO на штучний інтелект чи ні, потік даних є основним результатом, тому покращення доступу, потоку та аналізу часто є центральним напрямком ініціатив щодо вдосконалення процесів. Ефективність процесу має важливе значення для тих, хто працює в нішевих показаннях, наприклад, спеціаліст з дерматології та ревматології Innovaderm, забезпечуючи високоякісні результати та ефективне управління витратами, які є життєво важливими для збереження конкурентоспроможності з великими гравцями.
Інтеграція цифрових інструментів у SOP компанії вимагає ретельного розгляду, щоб зрозуміти, чого саме можна досягти та як найкраще це зробити. Наприклад, зменшення ручного навантаження, пов’язаного із введенням даних або залученням пацієнтів, може звільнити ресурси, які можна буде перенаправити на спеціалізовані послуги, такі як експертиза конкретних захворювань.
Такий акцент на ефективності приносить користь і спонсорам, які отримують своєчасні точні результати на основі думок експертів у відповідній галузі. Подібним чином використання інтегрованих систем керування випробуваннями гарантує плавність робочих процесів і безперебійний перетікання даних від одного відділу до іншого, зменшуючи розриви та уникаючи збоїв у зв’язку. Інтегровані системи особливо цінні під час роботи із зовнішніми партнерами, такими як дослідницькі сайти або спонсори, яким потрібен доступ до відповідних даних і оновлень.
Авторство зображення: MUNGKHOOD STUDIO/Shutterstock.com
Висновок
Клінічні випробування стають дедалі складнішими та вимагають великої кількості даних, і CRO мають орієнтуватися в умовах, які вимагають ефективності, прозорості та високоякісних даних.
Штучний інтелект і аналітика даних є перспективними інструментами, які оптимізують операції та нададуть інформацію спонсорам у реальному часі, але ШІ, зокрема, є саме цим – інструментом, а не повним рішенням, де людський досвід залишається центральним у процесі прийняття рішень.
Для CRO, особливо тих, хто працює в таких спеціалізованих галузях, як дерматологія та ревматологія, ключем до успіху є баланс між технологічними досягненнями та операційною ефективністю.
Ретельно інтегруючи штучний інтелект, покращуючи процеси керування даними та розвиваючи системи співпраці, CRO можуть задовольнити потреби спонсорів, що розвиваються, надаючи точні та високоякісні дані вчасно та ефективно. У міру розвитку галузі ті, хто зможе досягти цього балансу, матимуть хороші можливості для проведення випробувань, які принесуть користь як спонсорам, так і пацієнтам.
Про Innovaderm Research Inc.
Innovaderm Research Inc. є спеціалізованою CRO з подвійним фокусом на дерматології та ревматології. Вони допомагають біофармацевтичним спонсорам розпочати та завершити клінічні випробування.
Політика щодо спонсорованого вмісту: News-Medical.net публікує статті та пов’язаний вміст, який може бути отриманий з джерел, з якими ми маємо комерційні відносини, за умови, що такий вміст додає цінності основному редакційному духу News-Medical.Net, який полягає в навчанні та інформуванні відвідувачів сайту, зацікавлених у медицині. дослідження, наука, медичні прилади та лікування.
