เร่งการค้นพบและพัฒนายาด้วย AI

จากข้อมูลของTaconic Biosciences มียาที่เข้าสู่ขั้นตอนการทดลองทางการแพทย์เพียง 12% เท่านั้นที่ผ่านการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล การทดลองทางการแพทย์ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานและมีราคาแพงที่สุดในกระบวนการคิดค้นยานั้นเกี่ยวข้องกับการทดสอบกับมนุษย์หลายระยะ และแต่ละระยะก็มีผู้เข้าร่วมหลายร้อยหรือหลายพันคน

กระบวนการที่เป็นเส้นทางแบบเดิมๆ ของวิธีการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (RCT) ไม่มีการเปลี่ยนแปลงมาหลายทศวรรษแล้ว จึงขาดความยืดหยุ่น ความรวดเร็ว และพลังในการวิเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับแบบจำลองการแพทย์แม่นยำที่ประสบความสำเร็จ บริษัทต่างๆ ประสบปัญหาในการหาผู้เข้าร่วมที่เหมาะสม ไม่ต้องพูดถึงการสรรหา รักษา และจัดการพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ ความไร้ประสิทธิภาพของกระบวนการนี้มีส่วนอย่างมากต่อค่าใช้จ่ายในการค้นพบและพัฒนายาที่เพิ่มสูงขึ้น ตลอดจนอัตราการอนุมัติต่ำ อีกทั้งยังขัดขวางนวัตกรรมอีกด้วย

บริษัทเภสัชภัณฑ์สามารถใช้โมเดล AI เชิงคาดการณ์ตลอดขั้นตอนการทดลองทางการแพทย์ในการพัฒนายา ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วย:

• ระบุผู้ป่วยที่เหมาะสมโดยการขุดค้นเนื้อหาที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ
• ประเมินประสิทธิภาพของสถานที่ทดลองในเวลาจริง
• แชร์ข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ
• ให้ข้อมูลสำหรับรายงานขั้นสุดท้าย

การเชื่อมโยงอัลกอริทึมกับโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิคที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้แน่ใจว่ากระแสข้อมูลทางคลินิกอย่างต่อเนื่องไม่มีข้อผิดพลาด ได้รับการรวบรวม จัดเก็บ และจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยจึงสามารถเข้าใจความปลอดภัยและประสิทธิภาพของยาได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเปรียบเทียบและวิเคราะห์ชุดข้อมูลปริมาณมหาศาลจากการทดลองด้วยตนเอง