隨著人工智能，大數據和云開始改變藥物的制造和測試方式，制藥行業可能正處于重大變革的尖端。
《經濟學人》和研究贊助商PAREXEL Informatics最近發布的一份報告稱，大數據創新將臨床試驗中招募人員的時間減少了37%，并且使用新的人工智能開發了藥物工具進入市場的可能性增加了16%。
為了獲得這些發現的背景，筆者聯系了全球領先的生物制藥服務提供商PAREXEL的工程副總裁Isabelle de Zegher博士。
GN：我很驚訝地發現，直到最近，云和大數據分析才真正用于臨床藥物試驗。這是為什么?
Z博士：可能有兩個原因。首先，對云和大數據的需求歷來是有限的。雖然制藥行業正在處理大量文件和數據，作為藥物開發和監管提交的支持，但與航空等其他行業相比，這一數量十分有限。
此外，制藥業是一個受到嚴格監管的行業，因此公司需要遵守監管準則。我們與其他受監管的行業沒有什么不同，例如金融。然而，制藥行業還具有確保患者識別數據隱私的附加限制。這使得人們不愿意更加“開放”數據到云端。
GN：AI如何影響臨床試驗的設計方式，據我所知，試驗是否能產生高質量數據會產生巨大影響?
Z博士：通過模擬不同的臨床試驗設計并根據患者人群，疾病證據和以往類似試驗的經驗教訓確定最合適的方案，可以應用AI以不同方式優化方案。研究優化涉及比較試驗執行的各種潛在方案的成本和速度，例如跨國家、區域、患者群體等的數據以確定最簡化的方案。
GN：目前，哪些機構正在藥物開發和試驗設計中使用AI?未來是否成為趨勢?
Z博士：AI在藥物開發中的應用仍然有限，特別是在臨床開發中。其中一個主要障礙是研究人員歷來可以獲得的數據質量和數量上都是不夠的。我們開始看到藥物開發中出現了從協議優化到結果測量和報銷的新解決方案，盡管這些仍處于早期階段。隨著云等流程和技術不斷改進數據收集，它將使研究人員能夠將AI納入醫療保健連續體的更多領域。
GN：藥物開發過程從現在起十年后會是什么樣子?它是否會更簡化，或者是否有更多的基礎變化來增強AI功能?
Z博士：十年后，我們將看到傳統的1至4期藥物開發模式的基本變化。這不僅僅是因為AI的功勞，而是與大數據的組合——由傳感器和電子病歷(EMR)集成支持——改進的電信/遠程醫療和AI。
越來越少的患者不需要接受生命的試驗，相反，這些“嘗試”將被模仿患者的“計算機”試驗取代。
將有更多以患者為中心和遠程的試驗，所有患者都可以使用。直接訪問EMR，與去識別技術相關聯，將使研究人員能夠比現在更有效地找到患者。患者訪問臨床站點的需求有限。由轉診醫生支持的傳感器，研究應用程序，機器人和當地家庭護理護理的組合將允許患者在留在家中時參與試驗。對于具有大量患者群體的驗證性3b期和4期試驗，這種AI的使用將是最常見的。
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