從降低藥物試驗期間的風險到更好地研究設計和更快的結(jié)果，大數(shù)據(jù)，云和人工智能正在改變醫(yī)學的制定方式。

　　隨著人工智能，大數(shù)據(jù)和云開始改變藥物的制造和測試方式，制藥行業(yè)可能正處于重大變革的尖端。

　　《經(jīng)濟學人》和研究贊助商PAREXEL InformaTIcs最近發(fā)布的一份報告稱，大數(shù)據(jù)創(chuàng)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(fā)了藥物工具進入市場的可能性增加了16％。

　　為了獲得這些發(fā)現(xiàn)的背景，筆者聯(lián)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(fā)現(xiàn)，直到最近，云和大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的需求歷來是有限的。雖然制藥行業(yè)正在處理大量文件和數(shù)據(jù)，作為藥物開發(fā)和監(jiān)管提交的支持，但與航空等其他行業(yè)相比，這一數(shù)量十分有限。

　　此外，制藥業(yè)是一個受到嚴格監(jiān)管的行業(yè)，因此公司需要遵守監(jiān)管準則。我們與其他受監(jiān)管的行業(yè)沒有什么不同，例如金融。然而，制藥行業(yè)還具有確保患者識別數(shù)據(jù)隱私的附加限制。這使得人們不愿意更加“開放”數(shù)據(jù)到云端。

　　GN：AI如何影響臨床試驗的設計方式，據(jù)我所知，試驗是否能產(chǎn)生高質(zhì)量數(shù)據(jù)會產(chǎn)生巨大影響？

　　Z博士：通過模擬不同的臨床試驗設計并根據(jù)患者人群，疾病證據(jù)和以往類似試驗的經(jīng)驗教訓確定最合適的方案，可以應用AI以不同方式優(yōu)化方案。研究優(yōu)化涉及比較試驗執(zhí)行的各種潛在方案的成本和速度，例如跨國家、區(qū)域、患者群體等的數(shù)據(jù)以確定最簡化的方案。

　　GN：目前，哪些機構(gòu)正在藥物開發(fā)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(fā)中的應用仍然有限，特別是在臨床開發(fā)中。其中一個主要障礙是研究人員歷來可以獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量上都是不夠的。我們開始看到藥物開發(fā)中出現(xiàn)了從協(xié)議優(yōu)化到結(jié)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(shù)據(jù)收集，它將使研究人員能夠?qū)I納入醫(yī)療保健連續(xù)體的更多領域。

　　GN：藥物開發(fā)過程從現(xiàn)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(tǒng)的1至4期藥物開發(fā)模式的基本變化。這不僅僅是因為AI的功勞，而是與大數(shù)據(jù)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(yī)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(lián)，將使研究人員能夠比現(xiàn)在更有效地找到患者?；颊咴L問臨床站點的需求有限。由轉(zhuǎn)診醫(yī)生支持的傳感器，研究應用程序，機器人和當?shù)丶彝プo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。