如何在制药治疗流程中充分利用人工智能

如何充分利用人工智能在制药治疗流程中

在过去几十年中,由于新技术的引入,我们在医疗保健领域取得了令人难以置信的进展。现在,人工智能(AI)为继续推动这一趋势以进一步改善患者生活提供了另一个重大机会。在理解和治疗健康问题方面,AI有各种各样的应用。事实上,当研究人员开始治疗一种新疾病时,AI可以在整个流程中发挥作用。这项技术在发现新药物、了解新出现的疾病以及衡量治疗结果方面尤为有用。

药物发现中的人工智能

在制药商将药物投放市场之前很久,研究人员就开始寻找合适的分子。人工智能可以应用于药物发现和研发,尤其是为了使这个过程更加高效和低成本。在典型的发现过程中,研究人员可能会花费数年时间测试不同的分子,只是发现被选中进行临床试验的分子并没有预期的效果。AI可以通过预测不同分子的生物活性和相互作用在这个过程中发挥作用。通过利用现有数据,预测模型可能能够识别出一种分子,它更有可能产生研究人员和医学界期望的影响,甚至在任何人进入实验室之前。

AI在药物开发中的应用仍处于相对早期阶段,目前还没有由AI发现的药物上市。尽管如此,已经有不少医疗保健和研究机构开始将AI纳入流程,并且正在使用由AI开发的药物进行临床试验。例如,一种利用AI确定的特发性肺纤维化(IPF)药物于2022年进入了第一阶段试验,并在今年早些时候获得了FDA孤儿药物认定。随着行业对AI变得更加熟悉,它在药物开发中的应用可能会进一步扩大,我们可能最终会看到由AI开发的药物被给予患者。

流行病学和临床试验管理中的人工智能

将疗法引入市场并让患者使用的另一个关键步骤是了解一种疾病以及它对人群健康结果的影响。这就是流行病学家的工作——负责量化和监测目标人群和指标的治疗风险管理的研究人员群体。

利用人工智能和机器学习(ML)技术,流行病学家可以探索实际数据(RWD)等可用数据类型,并确定与商业和临床决策相关的趋势。由于ML在以假设自由的方式探索数据方面进行了优化,它使研究人员能够发现新的模式,为疾病患病率等关键趋势提供更好的预测,并确定与不良结果相关的风险因素。这些见解对研究人员开发最有效地满足目标人群需求的治疗方案至关重要。

人工智能还可以自动化药物开发的临床试验阶段,这对于在药物达到患者之前确保新疗法的安全性和疗效至关重要。例如,人工智能可以用于确保为临床试验招募到正确的患者,并且研究组代表了整个人群,同时考虑到多样性和公平性。人工智能还可以帮助审核试验的安全报告,比人工团队更可靠。并非流行病学和临床试验设计的所有方面都可以自动化,但人工智能可以使某些过程更加高效。

评估治疗结果中的人工智能

一旦临床试验证明疗效,就必须了解新干预措施在医疗市场中的价值。到了这个时候,研究人员已经花费了数小时甚至数亿、甚至数十亿美元来开发一种疗法,但他们仍然需要确保在患者需要时能够获得正确的疗法。这就是卫生经济学和结果研究(HEOR)的作用——研究医疗干预措施的价值。

HEOR分析的最终目标是帮助支付者和其他负责医疗财务的人员优化人群的健康状况,同时将成本降到最低。如果没有HEOR,卫生系统将无法保持财务稳定,及时提供医疗护理将受到影响。人工智能可以通过揭示数据中有助于量化治疗效益的模式来在HEOR分析中发挥作用,例如确定相对于一般人群而言经历了更大改善的特定亚群体。

例如,在对2型糖尿病患者进行的研究中,机器学习被用来调查哪些亚群体可以从旨在减肥的行为干预中受益。虽然在2型糖尿病患者的一般人群中没有找到显著影响,但研究人员发现在具有特定特征的亚群体中,可以避免在干预后出现心血管疾病并发症。这些见解帮助临床医生和健康计划知道哪些特定患者最能从干预中受益,有助于改善患者结果并节省总体成本。

人工智能在制药流程中的未来

在理解和治疗疾病方面,人工智能有明显的多种应用,研究人员致力于进一步推进这项技术。事实上,HEOR领域的主要组织ISPOR最近制定了在该领域使用机器学习的指南。这表明了扩大人工智能和机器学习应用的承诺,以最大程度发挥其潜力。

流行病学家、研究人员、卫生经济学家和其他在药物研发流程中扮演角色的人员都可以从将人工智能融入到他们的工作中获得价值。如果我们能够利用人工智能更好地理解疾病并开发出更有效和有针对性的治疗方法,患者将能够从中获益匪浅。人工智能在医疗保健和制药领域具有无限的潜力,我们有责任充分利用它的能力。