Ứng dụng AI/ML trong vòng đời thuốc
AI và máy học (AI/ML) ngày càng được tích hợp trong toàn bộ vòng đời sản phẩm thuốc, thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả trong việc phát triển, phê duyệt và giám sát thuốc. Các ứng dụng chính bao gồm:
-
: AI đẩy nhanh giai đoạn này bằng cách phân tích các bộ dữ liệu phức tạp để xác định mục tiêu thuốc, thiết kế và sàng lọc các hợp chất, dự đoán cấu trúc protein (ví dụ: AlphaFold) và tái sử dụng các loại thuốc hiện có cho các chỉ định mới. Điều này làm giảm thời gian từ năm xuống còn vài tháng và nâng cao độ chính xác của việc lựa chọn ứng viên.
-
: Các mô hình AI mô phỏng kết quả tiền lâm sàng, tối ưu hóa các quy trình thử nghiệm và giảm sự phụ thuộc vào thử nghiệm trên động vật, cải thiện các tiêu chuẩn đạo đức và tốc độ.
-
: AI cải thiện việc tuyển dụng, phân tầng và giữ chân bệnh nhân bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử và các nguồn dữ liệu khác. Nó cũng hỗ trợ giám sát và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm và đẩy nhanh phê duyệt.
-
: AI cho phép các liệu pháp được cá nhân hóa bằng cách tích hợp dữ liệu di truyền, dấu ấn sinh học và lâm sàng để điều chỉnh các phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng sử dụng AI để đề xuất phác đồ cá nhân, cải thiện kết quả điều trị, đặc biệt là trong ung thư và các bệnh hiếm gặp.
-
: AI / ML tối ưu hóa các quy trình sản xuất, bao gồm phát triển công thức, kiểm soát chất lượng (ví dụ: phân loại tế bào gốc), mở rộng quy trình và phát hành hàng loạt, tăng cường tính nhất quán và giảm chi phí.
-
Sau cấp phép và cảnh giác dược: AI phân tích dữ liệu trong thế giới thực, hồ sơ sức khỏe điện tử và kết quả do bệnh nhân báo cáo để theo dõi độ an toàn của thuốc, phát hiện các phản ứng có hại của thuốc và hỗ trợ tuân thủ quy định.
Các cơ quan quản lý như FDA và EMA công nhận các ứng dụng này và nhấn mạnh tầm quan trọng của cách tiếp cận dựa trên rủi ro đối với việc phát triển, triển khai và giám sát AI/ML để đảm bảo an toàn và hiệu quả của bệnh nhân trong suốt vòng đời.
Tóm lại, các công nghệ AI/ML đang chuyển đổi vòng đời sản phẩm thuốc bằng cách cho phép khám phá thuốc nhanh hơn, thử nghiệm lâm sàng hiệu quả hơn, điều trị cá nhân hóa, sản xuất tối ưu hóa và tăng cường giám sát sau thị trường, cuối cùng là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí phát triển.
EMA VỪA XUẤT BẢN ‼️
Đánh giá các ứng dụng AI/ML trong vòng đời thuốc
💠 Giới thiệu👉
Báo cáo này nêu bật các ví dụ về ứng dụng hiện tại và tiềm năng của công nghệ #ArtificialIntelligence (AI)-Trí tuệ Nhân tạo (AI)
và #MachineLearning (ML)-Học máy (ML) trong #medicinelifecycle-vòng đời thuốc và nêu bật các cơ hội và thách thức tiềm năng của #regulatory–quy định
được các nhà phát triển nêu trong các ấn phẩm nghiên cứu.
Bài tập này không phải là một bài tổng quan toàn diện và có hệ thống về tất cả các ứng dụng AI/ML, mà bao gồm các ví dụ về các ứng dụng
có liên quan đến các hoạt động tương lai của #EMA
💠 AI/ML trong vòng đời thuốc💠
Việc ứng dụng AI/ML trong vòng đời thuốc hứa hẹn những lợi ích đáng kể cho việc phát triển #newmedicines-thuốc mới và các công nghệ liên quan, nhưng cũng đặt ra những #concerns-mối quan ngại và #challenges–thách thức.
👉Các ứng dụng AI đã được xác định
được trình bày theo các giai đoạn phát triển và vòng đời thuốc tương ứng:
1. Khám phá thuốc,
2. Phát triển phi lâm sàng,
3. Thử nghiệm lâm sàng,
4. Y học chính xác,
5. Thông tin sản phẩm,
6. Sản xuất,
7. Sau khi cấp phép.
Báo cáo này liệt kê một số ví dụ về việc ứng dụng AI trong phát triển thuốc, đồng thời mô tả một số cơ hội và thách thức được các nhà phát triển chỉ ra.
Chia sẻ
Ý kiến bạn đọc (0)