ИИ и данные стимулируют инновации в клинических испытаниях и за их пределами

Совместно с Medidata AI

За последние пять лет были отмечены большие инновации на протяжении всего цикла разработки лекарств и клинических испытаний: от поиска мишени до разработки дизайна испытаний, одобрения лекарства и его запуска. Недавнее использование мРНК-вакцин для борьбы с COVID-19 — лишь одно из многих достижений в области биотехнологии и разработки лекарств.

Будь то на доклинических стадиях или при выводе лекарства на рынок, разработка лекарств с помощью ИИ в настоящее время используется примерно 400 компаниями, а рынок достиг 50 миллиардов долларов, что делает ИИ более прочным в мейнстриме наук о жизни.

"Теперь, если вы посмотрите на параллельные движения, которые происходят в области технологий, все согласны с тем, что полезность того, что ИИ может сделать для разработки лекарств, становится более очевидной", – говорит Арнауб Чаттерджи, старший вице-президент Medidata AI.

Пандемия показала, насколько критической и сложной может быть гонка за предоставлением пациентам новых методов лечения, что ставит фармацевтическую отрасль в переломный момент, – говорит Чаттерджи.

И это потому, что разработка лекарств обычно занимает годы. Сбор фактических данных – это стандартный для отрасли процесс сбора и анализа данных для демонстрации безопасности и эффективности лекарств заинтересованным сторонам, в том числе регулирующим органам, поставщикам медицинских услуг и пациентам.

Задача, по словам Чаттерджи, заключается в следующем: "Как нам сохранить строгость клинических испытаний и рассказать всю историю, а затем интегрировать реальные данные, чтобы как бы завершить эту картину?"

Чтобы быстрее разрабатывать более эффективные методы лечения, производители лекарств и вакцин многократно используют данные для улучшения понимания болезней, которые можно использовать для разработки лекарств в будущем. Преодоление разрыва между клиническими испытаниями и реальными данными создает продольные записи. По словам Чаттерджи, модели и аналитика ИИ могут затем использоваться для активации циклов обратной связи, которые имеют решающее значение для обеспечения безопасности, эффективности и ценности.

"Мы хотим обеспечить безопасный и своевременный доступ к терапии", – говорит Чаттерджи. «Поэтому нам действительно нужно встретить этот момент с инновациями. Со всеми новыми достижениями в области разработки лекарств нет никаких причин, по которым технологии и данные не должны быть там."

Этот выпуск Business Lab создан совместно с Medidata.

Связанные ресурсы Встроенные доказательства, Medidata Почему искусственный интеллект может ускорить открытие лекарств, Morgan Stanley

Лорел Рума: Меня зовут Лорел Рума из MIT Technology Review, и это Business Lab, шоу, которое помогает бизнес-лидерам понять новые технологии, созданные в лаборатории и выходящие на рынок. Наша тема сегодня – инновации и науки о жизни. Искусственный интеллект и данные могут помочь в разработке новых способов работы в клинических испытаниях и за их пределами, и преимущества очевидны в строго регулируемой отрасли. Более быстрый выход на рынок, снижение рисков, снижение затрат и снижение нагрузки на пациентов.

Два слова для вас: уменьшите неопределенность.

У меня в гостях Арнауб Чаттерджи, старший вице-президент Medidata AI в Medidata. Арнауб также является адъюнкт-профессором кафедры политики в области здравоохранения Гарвардской медицинской школы и лектором кафедры анализа политики и управления в Корнельском университете.

Этот выпуск Business Lab спонсируется Medidata.

Добро пожаловать, Арнауб.

Арнауб Чаттерджи: Привет, спасибо, что пригласил меня.

Лорел: Не могли бы вы описать, как сейчас выглядят инновации и науки о жизни? Я знаю, что это большой вопрос, но с искусственным интеллектом, облачными вычислениями и большей зависимостью от данных в целом вам и вашим клиентам необходимо разработать действительно крутую технологию.

Арнауб: Да, абсолютно. Если вы посмотрите на последние пять лет, там...