Automazione in sanità e scienze della vita: come può aiutare e cosa ci riserva il futuro

La fase di reclutamento per gli studi clinici dura in media 18 mesi e quasi il 20% degli studi sul cancro fallisce a causa dei bassi tassi di arruolamento. L'automazione e l'intelligenza artificiale possono migliorare questo processo, contribuendo a rendere più rapidi i trattamenti salvavita per i pazienti, identificando e reclutando i partecipanti idonei.
In questo ambito, gli strumenti di automazione dei processi robotici possono rivelarsi particolarmente utili, in quanto consentono di valutare le cartelle cliniche dei pazienti e di abbinarle alle sperimentazioni appropriate.
"L'astrazione medica può essere tediosa e costosa. Nel matching degli studi clinici, strutturare l'idoneità degli studi è facile, mentre strutturare le cartelle cliniche dei pazienti è il vero collo di bottiglia", afferma Poon. Cita Healthcare Agent Orchestrator di Microsoft come esempio di "come l'RPA possa potenzialmente generare enormi guadagni di produttività introducendo agenti per automatizzare la raccolta di informazioni, la normalizzazione, l'integrazione e gli scenari di matching degli studi clinici".
Anche gli strumenti intelligenti di elaborazione dei documenti si stanno rivelando utili. Gli IDP possono aiutare i team di ricerca a evitare errori manuali, migliorare l'accuratezza dei dati dei pazienti e analizzare in modo più efficiente volumi elevati. Amazon Web Services sottolinea che, se supportati da modelli linguistici di grandi dimensioni, gli IDP possono generare report e scoprire informazioni utili.
L' algoritmo TrialGPT , sviluppato presso i National Institutes of Health, è un esempio di questo tipo di tecnologia. In uno studio pilota, i ricercatori hanno scoperto che, nella valutazione dei pazienti per l'idoneità alla sperimentazione, TrialGPT impiegava il 40% di tempo in meno nello screening, ma raggiungeva lo stesso livello di accuratezza dei medici umani. TrialGPT creava anche riepiloghi che spiegavano perché un paziente fosse idoneo per una sperimentazione.
Il ruolo del cloud e dell'analisi avanzata nella scoperta dei farmaci"Noi e altri abbiamo già utilizzato sistemi di intelligenza artificiale per generare promettenti farmaci candidati , e mi aspetto che tali successi si accumulino rapidamente nei prossimi anni", afferma Poon. "Possiamo ridurre i tempi di identificazione del target, del composto principale e dell'ottimizzazione".
I ricercatori affermano che la fase di scoperta del farmaco, che in genere dura dai tre ai sei anni e rappresenta circa il 35% del costo totale di sviluppo di un nuovo trattamento, può essere abbreviata di uno o due anni con l'intelligenza artificiale. Questo perché l'intelligenza artificiale può identificare e testare gli effetti di diversi composti più velocemente di un essere umano.
L'analisi avanzata dei dati è fondamentale per questo tipo di analisi. Gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare e confrontare enormi quantità di informazioni provenienti da più database per identificare le combinazioni più efficaci nella creazione di un nuovo farmaco.
Questo tipo di lavoro non sarebbe possibile senza il cloud computing e lo storage . Mentre i data center on-premise dispongono di una quantità di spazio definita, il cloud offre alle organizzazioni del settore delle scienze biologiche la scalabilità illimitata di cui potrebbero aver bisogno per gestire e analizzare questi grandi set di dati.
Il cloud consente inoltre alle organizzazioni di adattare le proprie capacità di archiviazione e, di conseguenza, di controllare meglio i costi, collaborando con i fornitori per accedere a potenti unità di elaborazione grafica e CPU.
"Supponiamo di lavorare in un ambienteGoogle Cloud e di utilizzare il loro calcolo ad alte prestazioni per eseguire scenari di ripiegamento proteico", afferma Joe Miles, direttore del settore scienze biologiche presso UiPath. "È quindi possibile acquisire tali informazioni e indirizzarle ai repository appropriati in base alle esigenze di un singolo studio clinico."
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