Изкуственият интелект все повече се използва в различни аспекти на разработването на лекарства, от откриване на съединения с животоспасяващ потенциал до идентифициране на потенциални пациенти и др. Outsourcing-Pharma наскоро разговаря с Рич Кристи, главен медицински директор на доставчика на решения, фокусирани върху AI, AiCure, за това как AI може да се използва за анализиране и прогнозиране на поведението на пациентите, разработване на решения за прецизна медицина и подобряване както на грижите, така и на качеството на живот.
OSP: Бихте ли споделили описанието на „презентацията на асансьора“ на AiCure – кой сте вие, какво правите и какво ви отличава от другите компании, работещи в същото пространство?
RC: AiCure е технологична компания, фокусирана върху пациентите, която дава възможност на организациите за наука за живота и здравеопазване с реални прозрения за ускоряване на разработването на лекарства и подобряване на грижите за пациентите. С повече от десетилетие опит в управлението на сложна защитена здравна информация (PHI) в регулирани настройки, AiCure помага на организациите да оптимизират грижите на всяка стъпка от клиничния континуум, като предоставя обективни, предсказуеми поведенчески и интервенционни прозрения, уникално изградени на безпристрастно ниво на пациента запис на аудио и визуални данни. Това в крайна сметка дава информация за проактивно вземане на решения в клиничните изследвания, разработване на висококачествени лекарства за ефективна комерсиализация и разширен обхват на персонализирана грижа за пациентите.
Чрез нашето базирано на смартфон мобилно приложение, Patient Connect, ние използваме компютърно зрение и AI, за да съберем аудио и визуални данни за пациент. Това помага на спонсорите да придобият обективно, дълбоко разбиране както за придържането на пациента към техния план за грижа, така и за цялостния им отговор на лечението. Нашето предложение е уникално не само в фокуса си върху преживяното преживяване на пациента с болестта, но и в начина, по който са изградени нашите алгоритми.
От самото начало работихме усърдно, за да гарантираме, че нашият алгоритъм за лицево разпознаване е изграден с помощта на различни данни, за да гарантираме, че инструментите ни работят с всички пациенти, независимо от тена на кожата, околната среда, облеклото и др. Това ни помогна да гарантираме, че нашите клиенти могат да провеждат всеобхватни изследвания, представителни за населението от реалния свят.
OSP: Моля, говорете малко за това как областта на прецизната медицина напредна през последните години.
RC: Предизвикателството на прецизната медицина се крие в намирането на подходящия пациент с точното лекарство в правилния момент от заболяването му. Индустрията на науките за живота все повече осъзнава, че това започва с разбирането на нюансите на състоянието на отделния пациент и отговора на лечението. Спорадичните лични посещения предлагат само кратък поглед върху състоянието на пациента по време на посещението, но интервалите от време между тези посещения съдържат критична информация за състоянието на тяхното заболяване, ефикасността на лечението и въздействието му върху качеството им на живот.
Все повече и повече виждаме фармацевтични спонсори да се обръщат към базирани на AI и предсказуеми инструменти, за да увеличат тези традиционни проверки. Технологията, която помага за обективно и проактивно улавяне на ежедневния опит на пациента, може да даде на спонсорите и сайтовете жизненоважни прозрения за информиране за целенасочена, персонализирана грижа за пациентите, както по отношение на това какви интервенции и подкрепа могат да работят най-добре, така и по отношение на всички навременни корекции, необходими на техния план за лечение.
OSP: По-конкретно, как е използван изкуственият интелект за по-нататъшно усъвършенстване на прецизната медицина в областта на клиничните изследвания?
RC: Точно както геномиката трансформира онкологичните грижи през последните няколко десетилетия и предложи способността за прецизно лечение, поведенческите измервания, които сега сме в състояние да улавяме с AI инструменти, ще помогнат за катализиране на прецизната медицина при разработването на лекарства и приспособяване на интервенции с безпрецедентни специфичност.
Например, нови оценки на пациенти, като видео- и аудио-базирани дигитални биомаркери, могат да идентифицират тънкостите на благосъстоянието на пациента и реакцията му към лечението по начини, които само личните оценки не могат. Особено за състояния със симптоми, които трябва да бъдат или могат да бъдат оценени с аудио и визуални знаци чрез проследяване на показатели като изражение на лицето на пациента, потрепване на очите, реч или движение, дигиталните биомаркери помагат за откриване на специфично поведение, свързано с определени заболявания и лечения с повече прецизност от всякога.
Като оценяват тези обективни прозрения във времето, лекарите могат да разберат как лекарствата влияят върху качеството на живот на даден човек, като например способността му да завърже обувката си или да напише името си, и да вземат информирани решения за бъдещето на своя план за грижа.
OSP: Моля, говорете за използването на AI за проследяване на пациенти и прогнозиране на тяхното поведение.
RC: В допълнение към дигиталните биомаркери, предсказуемият анализ, задвижван от изкуствен интелект, също може да помогне за стимулиране на прецизната медицина, като прогнозира поведението на пациентите, преди опитите дори да започнат. Използвайки начален период на плацебо, AI може да помогне да се предвиди дали пациентът вероятно ще се придържа към плана си за лечение или има склонност да има проблеми да остане в правилната посока.
Познаването на това предварително може да помогне на сайтовете ефективно да се съсредоточат върху пациентите, които може да се нуждаят от повече подкрепа, след като бъдат включени в изпитването, като адаптират техните интервенции и персонализират ресурсите съответно, за да ги задържат ангажирани. Прогнозирането на бъдещото поведение на пациента въз основа на минало поведение позволява на сайтовете да бъдат по-проактивни и лични в своите тактики за ангажиране.
OSP: Как след това тази информация може да се използва за персонализиране на лечението и интервенциите?
RC: Цифровите биомаркери позволяват на спонсорите да улавят обективни прозрения за опита на пациента, за да помогнат при вземането на решения за лечение и интервенция. Например, знаейки, че човек с депресия изпитва повишена умора или по-бавна реч от обикновено, може да означава, че клиницистът трябва да преразгледа плана за лечение на пациента, за да се опита да подобри отговора му чрез промяна на дозата.
За състояния като множествена склероза, чиито симптоми нарастват и намаляват с течение на времето, проследяването на микроизрази с такава чувствителност означава, че клиницистите могат да проследяват тенденциите във времето, за да разберат каква интервенция ще осигури най-голяма стойност за този пациент и кога ще бъде най-добре да се намеси. Особено когато се комбинират с по-традиционни оценки за пациентите, за да докладват как се чувстват, спонсорите могат да постигнат по-цялостна, персонализирана картина за това как се справя пациентът чрез тези инструменти.
OSP: Какво мислите, че може да бъде следващото за напредъка на прецизната медицина?
RC: Задвижвани от изкуствен интелект инструменти като дигиталните биомаркери са уникален, сравнително нов подход към прецизната медицина. Но тези решения често се разработват зад затворени врати, с техните патентовани алгоритми под ключ.
Критичен начин за реализиране на пълния потенциал на AI е чрез премахване на тези бариери и обръщане към общности с отворен код, така че алгоритмите да могат да бъдат адекватно тествани и проверени. Доверието в потенциала на тези инструменти трябва да бъде изградено в публичното пространство, като научноизследователската и академичната общност претеглят тяхното представяне, възможностите за тяхното използване и областите за подобрение.
Друг фактор за прецизната медицина са непрекъснато нарастващите количества и източници на данни за пациенти. Опитът да се извлекат значими прозрения от тези нарастващи източници на данни, за да се стимулира прецизната медицина, може да бъде предизвикателство. Платформите с изкуствен интелект могат да помогнат за събирането на данни и извличането на приложими прозрения относно опита на пациента и прогресията на заболяването, осигурявайки по-цялостен поглед за адекватно персонализиране на грижите.
OSP: Имате ли нещо да добавите?
RC: AI може да бъде катализатор за прецизна медицина, като помага на спонсорите да разберат по-добре как действат лекарствата и тяхното въздействие върху конкретни пациенти и в крайна сметка да прехвърлят клиничните открития в приложения в реалния свят. Увеличеното използване на тези инструменти, базирани на изкуствен интелект обаче, носи отговорност за разработчиците да гарантират, че те са изградени с оглед на предназначената за тях група пациенти.
Ако разработчиците не приемат разнообразни, представителни набори от данни, AI има склонността да поддържа невидими пристрастия. Гледайки напред, трябва да бъдем бдителни, за да смекчим потенциалното въздействие на пристрастия върху приложенията на инструментите на ИИ или в противен случай да рискуваме доверието на общностите на науката за живота и здравеопазването в тяхната стойност.
