AI revoliucionuoja klinikinius tyrimus: efektyvumas ir tikslumas iš naujo apibrėžtas!
AI revoliucionuoja klinikinius tyrimus: efektyvumas ir tikslumas iš naujo apibrėžtas!
Urbana-Champaign, USA - Skaitmeninis sveikatos priežiūros kraštovaizdis greitai vystėsi ir susiduria su jaudinančia revoliucija. Duomenų, gautų atliekant klinikinius tyrimus, kiekis ir sudėtingumas nuolat didėja. Čia žaidžia dirbtinis intelektas (AI) ir mašinų mokymasis (ML). Šios technologijos ne tik žada klinikinių duomenų tvarkymo pertvarkymą, bet ir iš esmės keičia vaistų kūrimo procesus.
Ši diena AI laikoma pagrindiniu šaltiniu. Klinikinis lyderis pabrėžia, kad AI ir ML procesai automatizuoja ir racionalizuoja rankines pastangas ir žmogaus klaidų riziką. Čia gali veikti geras technologijos žinios, nes AI ne tik įgalina tikslią skirtingų duomenų šaltinių orientaciją ir integraciją, bet ir skatina paslėptų modelių ir išvadų atradimą.
efektyvumo padidėjimas ir bendradarbiavimas
AI įvedimas į klinikinius tyrimus suteikia įvairių pranašumų. Šios technologijos ne tik pagerina pacientų įdarbinimą, bet ir prisideda prie žymiai padidėjusio vaistų kūrimo efektyvumo, pavyzdžiui, [ultralytics] (https://www.ulraltitics.com/de/blog/ai-role-inclinic- anddrug-discovery). Patobulinta diagnozė ir individualizuotas gydymas yra tik du iš daugelio teigiamų padarinių, kuriuos įgalina intelektualus duomenų apdorojimo naudojimas.
Mašinų mokymasis taip pat vaidina lemiamą vaidmenį modeliuojant ir analizuojant didelius duomenų kiekius. AI revoliucionuoja klinikinių tyrimų planavimą ir įgyvendinimą naudojant algoritmus, kurie nustato galimus narkotikų kandidatus arba numatyti terapijos rezultatus. Algoritmai, tokie kaip „Alphafold“ iš „Deepmind“, kurie prognozuoja 3D molekulių struktūrą, įspūdingai parodo, kaip AI gali veikti kaip žaidimo pokyčiai vaistų kūrime.
iššūkiai ir galimybės
Nors privalumai vilioja, klinikinių tyrimų metu taip pat kyla iššūkių. Tokios problemos kaip galimi algoritmų, duomenų apsaugos ir saugumo problemų iškraipymai, taip pat reguliavimo ir etiniai klausimai ne visada palengvina. Nepaisant to, FDA padidėja vaistų ir biologinių vaistų programų, kuriose 2021 m. Yra AI elementai, viršija 100 programų. Tai leidžia suprasti, kad pramonė nori atpažinti ir panaudoti šių technologijų galimybes.
Ypač tokiose srityse kaip kardiologija, onkologija ir neurologija, skatinamas AI naudojimas. Tačiau ši technologija taip pat turėtų naudotis ir kitomis medicinos sritimis, tokiomis kaip dermatologija ir psichiatrija. [Fraunhofer] (https://www.iks.fraunhofer.de/de/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz- Medicine.html) pabrėžia, kad medicininių ir nemedicininių duomenų derinys suteikia individualizuotą terapiją ir ankstyvą ligų diagnozę. Taigi skaitmeninis pokyčio vėjas stipriai pučia ir ne tik jautėsi, bet ir išmatuojamas.
AI ir ML yra ne tik šiuolaikinės medicinos raktiniai žodžiai. Jie yra vairuotojai ateičiai, kai ligos pripažintos greičiau, elgiamasi efektyviau ir gali būti net išvengta. Čia yra tikrasis šių technologijų potencialas - geriau bendradarbiaujant tarp mokslo ir medicinos, kurią skatina novatoriški sprendimai ir technologijos.
Details | |
---|---|
Ort | Urbana-Champaign, USA |
Quellen |