In der Community der Life Sciences gibt es viele Diskussionen darüber, wie künstliche Intelligenz die Arzneimittelforschung beschleunigt und es großen Pharmaunternehmen ermöglicht und Biotechs auf dem neuesten Stand ist, neue Moleküle effizienter zu entdecken, um sich in klinische Tests einzulassen. Eine schnellere Entdeckung von Arzneimitteln allein wird jedoch nicht zu mehr Drogen oder einer sogar schnelleren Drogenentwicklung führen, sagte Liz Beatty, Chief Strategy Officer bei klinischen Studien Technology Startup Inato.
Egal wie schnell ein Medikament entdeckt wird, es muss letztendlich beim Menschen getestet werden. Beatty, dessen Erfahrung 16 Jahre lang klinische Studien bei Bristol Myers Squibb betreibt, sagte, dass mehr als 80% der klinischen Studien ihre Zeitpläne aufgrund von Registrierungsproblemen verpassen. Der Anteil der klinischen Studie der Arzneimittelentwicklung bleibt sehr von Menschen abhängig. Die Überprüfung von Diagrammen und Laborberichten – oft Hunderte von Seiten – war in der Vergangenheit manuelle Arbeit, sagte Beatty. Die Technologieplattform von Inato verwendet KI, um den Prozess zu automatisieren. Ein Mensch trifft immer noch die endgültige Entscheidung darüber, ob ein Patient die Kriterien für eine klinische Studie erfüllt, aber die Technologie reduziert sich auf Minuten, was früher Stunden dauerte
„Wir können das Forschungstempo beschleunigen, indem wir die Verwendung von KI in diesem Teil des Ökosystems ermöglichen, wo es historisch gesehen ein solcher Schmerzpunkt ist, dass es nicht vor den neuen Fortschritten in der KI angesprochen werden konnte“, sagte Beatty.
Beattys Kommentare kamen während einer Podiumsdiskussion in dieser Woche in der MedCity News ‚Invest Conference in Chicago. Zu ihr gesellte sich Chelsea Vane, Vizepräsidentin für Produktmanagement, digitale Produkte bei GE Healthcare, und Bobby Reddy, Mitbegründer und CEO von Prenosis. Das Gremium „Wie ist AI, die die Gesundheitsbranche umformiert“, wurde von Michelle Hoffman, Executive Director des Chicago Biomedical Consortium, moderiert.
KI ist nicht nur ein Instrument für Arzneimittelentdeckungen und klinische Studien. Technologien, die KI einbeziehen, berühren bereits Patienten. Die Prenose hat kommerzialisierte Technologien, die Kliniker bei der Diagnose der Sepsis, einer gefährlichen Reaktion des Immunsystems auf eine Infektion, leitet. Sepsis löst Entzündungen und Organschäden auf, die lebensbedrohlich werden können. Die Diagnose war in der Vergangenheit ein menschliches Bestreben, das durch die Überprüfung klinischer Befunde und Labortests durch einen Arzt durchgeführt wurde.
Die Technologie der Prenosis, Sepsis -Immunoscore, enthält verschiedene Arten von Daten, z. B. Vitalfunktionen, Standard -Labortests, demografische Informationen und Biomarker. AI analysiert diese Daten, um Ärzten einen tieferen Einblick in die Patientenbiologie zu gewähren. Dieser Ansatz ist aufgrund der Natur der Sepsis notwendig. Anstatt eine einzige Krankheit zu sein, handelt es sich um ein Syndrom, eine Sammlung verschiedener Krankheiten, sagte Reddy.
Die Sepsis -Immunoscore wurde im vergangenen Jahr von der FDA als erstes KI -diagnostischer Instrument für Sepsis erteilt. Reddy sagte die Technologie. Während die traditionelle Art der Diagnose der Sepsis auf menschliches Urteilsvermögen und Erfahrungen beruhte, die vom Kliniker zum Kliniker unterschiedlich ist, stellt die Technologie der Prenosis die Sepsisdiagnose konsistenter.
„Es ist standardisierter, es basiert auf Tausenden früherer Patienten“, sagte Reddy. „Es ist also genauer, es ist einheitlicher, es ist realistischer.“
Für GE Healthcare hat AI den Einfluss der Erhöhung des Zugangs der Patienten zur Versorgung. Vane zeigte auf Air Recon DL, eine tiefe Lernbildrekonstruktionstechnologie für MRT. Diese Technologie beseitigt Rauschen und Verzerrungen von Bildern und ergibt schärfere Bilder schneller. Laut Vane beschleunigt Air Recon DL die Scanzeiten um bis zu 50%. Infolgedessen können mehr Scans durchgeführt werden und Kliniker können mehr Patienten unterstützen. Während Air Recon DL speziell für die MRT ist, verfügt GE Healthcare auch für CT -Scans über AI -Anwendungen.
GE Healthcare nutzt AI auch zur Verbesserung der Krebsbehandlung. Die CareIntellect des Unternehmens für die Onkologie ist eine Anwendung, die verschiedene Arten von Patientendaten aus verschiedenen Quellen (wie medizinischen Bildern und elektronischen medizinischen Aufzeichnungen) zusammenbringt und Klinikern eine einzige Ansicht bietet. Mit dieser Technologie müssen Kliniker nicht mehr zwischen mehreren Systemen springen, um das gesamte Bild der Anamnese eines Patienten zu machen, was auf Minuten reduziert wurde, was früher eine Klinikerstunden dauerte, sagte Vane. Abgesehen von der Zusammenfassung der komplexen Krankengeschichte kann die Anwendung auch dazu beitragen, die Berechtigung eines Patienten für eine klinische Studie zu bewerten.
„Indem wir all diese multimodalen Daten in eine einzelne einheitliche Ansicht zusammenfassen und dann diese Verwendung von KI zusammenfassen, können wir die Zeit verkürzen, die benötigt wird, um diesen Patienten zu verbessern und die Zeit zu erhöhen, die der Anbieter mit diesem Patienten verbringen kann“, sagte Vane.
Foto: Nick Fanion, Medien brechen
