IA generativa deve revolucionar o desenvolvimento…

O inteligência artificial (IA) encontrado na medicina uma vasta terra de aplicações. Sua entrada em cena na vida cotidiana dos hospitais e a rotina dos profissionais de saúde foi rápida e abrangente. A ferramenta é usada hoje na interpretação de imagens como ressonâncias e tomografia, na robótica cirúrgica, garantindo procedimentos mais precisos e menos invasivos, analisando dados e sintomas clínicos relatados pelo paciente, ajudando os médicos na triagem inicial de casos e também na tomada de decisão Em situações mais complexas, além de dar eficiência e proporcionar economias na administração do hospital.

Uma área de saúde específica e sensível, no entanto, deve experimentar uma verdadeira revolução graças à IA em seu aspecto geral, ou seja, capaz de criar conteúdo: o segmento de ensaios clínicos que envolvem o desenvolvimento de novos medicamentos. Um estudo produzido por especialistas em saúde do Fórum Econômico Mundial, em parceria com a ZS, uma consultoria de tecnologia dos EUA, publicada no final do ano passado, mostra como a IA Generativa (Genai) tem o potencial de acelerar significativamente as inovações terapêuticas.

O caminho tomado por um remédio de sua concepção inicial até que seja seguro, eficaz e disponibilizado ao público, é longo, muitas vezes avança, é caro e, na maioria das vezes, não tem um final feliz – entre 10 % e 15% deles só se tornam bem -sucedidos. Em números, o processo de desenvolvimento de um novo medicamento leva de 8 a 12 anos e consome cerca de US $ 2,5 bilhões em média. O calcanhar de Aquiles é a fase dos ensaios clínicos, quando o medicamento é testado em grupos de seres humanos, a fim de conhecer sua eficácia e seus efeitos. A taxa de falha neste momento atinge 90%.

De acordo com o estudo liderado pelo Fórum Econômico Mundial, Genai pode tornar esse processo muito mais eficaz, emprestando sua eficiência em estágios específicos. O primeiro deles é considerado decisivo para o sucesso de um ensaio clínico: sua estruturação. Os métodos disponíveis até agora são manuais e propensos a erros, que geralmente atrasam e, consequentemente, as despesas além do esperado. A Genai aproveita os dados não estruturados, a evidência do mundo real e da orientação regulatória para desenhar um projeto ajustado, livre, livre, mais econômico e rápido.

O recrutamento de pacientes que participarão de um ensaio representa cerca de 40% do custo do projeto e representa um enorme desafio. A seleção de perfis inadequados pode colocar todo o trabalho a perder. A IA Generativa analisa dados operacionais, a prevalência de doenças e evidências clínicas em tempo real da região escolhida para o recrutamento, mostrando se essa região tem o potencial de garantir a formação de grupos de pacientes com as características necessárias para o estudo que está sendo conduzido para a satisfação .

Além de ajustar os critérios de recrutamento, ajuda na retenção de pacientes, o que é igualmente desafiador, pois os testes geralmente se arrastam por anos, causando desgaste natural na relação entre pesquisador e pesquisado. Genai trabalha com modelos que prevêem o risco de abandono e, ao mesmo tempo, cria estratégias para intervenções personalizadas para envolver os pacientes.
A crescente sofisticação dos testes dos testes requer técnicas analíticas de Parruda. Automatiza tarefas de rotina, como limpeza de dados e programação estatística, minimizando erros e acelerando a tomada de decisões. Da mesma forma, ele converte dados nos formatos necessários, sinaliza omissões, realiza referências cruzadas, para que o estudo atenda aos requisitos de conformidade regulatória.

O potencial representado pela inteligência artificial geral é gigantesca para o desenvolvimento de novos medicamentos. E deve se tornar uma realidade gradualmente, de acordo com obstáculos como o compartilhamento de dados médicos padrão e a qualificação do trabalho é superada.