Vai trò của AI trong nghiên cứu lâm sàng và khám phá thuốc

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi nghiên cứu lâm sàng bằng cách tăng cường tuyển dụng bệnh nhân và hợp lý hóa việc phát triển thuốc. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng đến việc khám phá tác động biến đổi của nó đối với các thử nghiệm lâm sàng thông qua phân tích dữ liệu nâng cao và mô hình dự đoán.

Tác động của AI đối với chăm sóc sức khỏe bao gồm chẩn đoán nâng cao, phương pháp điều trị được cá nhân hóa và hiệu quả hoạt động. Điều ít được biết đến là tầm quan trọng ngày càng tăng của học máy trong các thử nghiệm lâm sàng, nơi nó thúc đẩy những tiến bộ thông qua phân tích dữ liệu, mô hình dự đoán và tối ưu hóa tuyển dụng bệnh nhân.

AI tăng tốc độ khám phá thuốc, tăng cường độ chính xác của thử nghiệm và giảm chi phí trong khi đẩy nhanh quá trình điều trị. Ví dụ, các thuật toán AI phân tích hiệu quả dữ liệu mở rộng để xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng, dự đoán kết quả điều trị chính xác và tối ưu hóa các thiết kế thử nghiệm lâm sàng để thử nghiệm nhanh hơn, thành công hơn. Các mô hình thị giác máy tính AI như Ultralytics YOLOv8đã và đang chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe cung cấp trợ giúp cho các bộ dữ liệu khác nhau để tạo điều kiện phát hiện đối tượng, phân đoạn phiên bản, ước tính và phân loại tư thế cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu chú thích chất lượng cao.   

Ngoài ra, các nền tảng điều khiển AI như AlphaFold của DeepMind đã chứng minh khả năng dự đoán cấu trúc 3D của các phân tử, cách mạng hóa quá trình thiết kế và khám phá thuốc.

Hơn nữa, phòng thí nghiệm của Jimeng Sun tại Đại học Illinois Urbana-Champaign đã giới thiệu HINT (mạng lưới tương tác phân cấp) để dự báo thành công thử nghiệm dựa trên các phân tử thuốc, bệnh mục tiêu và tính đủ điều kiện của bệnh nhân. Hệ thống SPOT của họ (mô hình dự đoán tuần tự về kết quả thử nghiệm lâm sàng) ưu tiên dữ liệu gần đây, ảnh hưởng đến thiết kế thử nghiệm dược phẩm và các lựa chọn thay thế thuốc tiềm năng.

Tuy nhiên, chỉ có một số ít các công ty được thành lập đang triển khai AI trong phát triển lâm sàng của họ.

Việc sử dụng AI trong các thử nghiệm lâm sàng

AI đang được áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong nghiên cứu lâm sàng để nâng cao hiệu quả, độ chính xác và kết quả. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về các lĩnh vực chính mà AI trong các thử nghiệm lâm sàng đang tạo ra tác động đáng kể:

·  Phân tích dữ liệu và nhận dạng mẫu. AI có thể phân tích dữ liệu mở rộng từ các thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử và các nguồn khác, khám phá các mô hình và mối tương quan vượt quá khả năng của con người. Điều này giúp tăng cường xác định chính xác hiệu quả điều trị và đáp ứng của bệnh nhân với độ chính xác cao hơn.

·  Tuyển dụng và giữ chân bệnh nhân. Các thuật toán AI có thể hợp lý hóa việc lựa chọn người tham gia cho các thử nghiệm lâm sàng, phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để xác định nhanh chóng và chính xác những bệnh nhân đủ điều kiện. Điều này đẩy nhanh việc tuyển dụng và nâng cao tỷ lệ duy trì bằng cách sắp xếp những người tham gia chặt chẽ hơn với các tiêu chí thử nghiệm.

·  Phân tích dự đoán cho kết quả điều trị. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân trong lịch sử và hiện tại, các thuật toán dự đoán dự báo kết quả điều trị một cách chính xác. Điều này hỗ trợ trong việc thiết kế các thử nghiệm hiệu quả và tùy chỉnh phương pháp điều trị, có khả năng cải thiện kết quả và giảm thiểu tác dụng phụ cho từng bệnh nhân.

·  Thu thập và quản lý dữ liệu tự động. AI có thể tự động hóa việc thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu, giảm thiểu lỗi của con người và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Điều này hợp lý hóa các quy trình, đẩy nhanh nghiên cứu và thúc đẩy các phương pháp điều trị mới.

AI trong nghiên cứu lâm sàng: Điều hướng các thách thức

Khi AI tiếp tục thúc đẩy sự thay đổi trong nghiên cứu lâm sàng, điều cần thiết là phải thừa nhận những cạm bẫy tiềm ẩn cùng với những lời hứa. Mặc dù AI cung cấp những lợi thế hấp dẫn như cải thiện hiệu quả, nâng cao độ chính xác, tuyển dụng bệnh nhân hợp lý và giảm chi phí, việc triển khai nó không phải là không có thách thức. Dưới đây là một số cân nhắc chính:

· Những sai lệch tiềm ẩn trong thuật toán AI. Các hệ thống AI được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử, có thể chứa các sai lệch vốn có như lựa chọn, lấy mẫu hoặc sai lệch đo lường. Ví dụ, các mô hình có thể hoạt động kém trên bệnh nhân nữ do dữ liệu đào tạo chủ yếu là nam giới (thiên vị lựa chọn), không khái quát tốt cho bệnh nhân nông thôn khi được đào tạo về dữ liệu đô thị (thiên vị lấy mẫu) hoặc duy trì sự không chính xác do lỗi hệ thống trong thu thập dữ liệu (thiên vị đo lường). Nếu không được kiểm soát, những thành kiến này có thể dẫn đến kết quả sai lệch, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu và chăm sóc bệnh nhân.

· Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Với số lượng lớn dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm tham gia vào nghiên cứu lâm sàng, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều tối quan trọng. Các hệ thống AI dễ bị tấn công mạng và vi phạm, làm dấy lên lo ngại về tính bảo mật và toàn vẹn của thông tin bệnh nhân.

· Những thách thức về quy định và đạo đức. Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI thường vượt xa các khung pháp lý và hướng dẫn đạo đức. Các câu hỏi phát sinh liên quan đến việc sử dụng AI thích hợp trong nghiên cứu lâm sàng, bao gồm các vấn đề về sự đồng ý có hiểu biết, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

· Sự phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao. Trong khi AI phát triển mạnh về dữ liệu, hiệu quả của nó phụ thuộc vào chất lượng, sự đa dạng và mức độ của bộ dữ liệu. Dữ liệu không đầy đủ, sai lệch hoặc không đủ có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính hợp lệ của những hiểu biết do AI điều khiển, cản trở tiến trình nghiên cứu lâm sàng.

Bằng cách giải quyết những mối quan tâm này, các bên liên quan có thể mở đường cho việc tích hợp có trách nhiệm trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu lâm sàng để theo đuổi việc thúc đẩy kết quả chăm sóc sức khỏe.

Quy định của FDA: Vai trò của AI trong nghiên cứu lâm sàng

Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đã ghi nhận sự gia tăng đáng kể trong các hồ sơ đăng ký thuốc và sản phẩm sinh học kết hợp các yếu tố AI/học máy trong những năm gần đây, với hơn 100 hồ sơ được ghi nhận vào năm 2021. Các hồ sơ này trải dài trên nhiều giai đoạn phát triển thuốc, bao gồm khám phá thuốc, nghiên cứu lâm sàng, giám sát an toàn sau khi đưa ra thị trường và sản xuất dược phẩm tiên tiến.

Để hỗ trợ đổi mới trong phát triển thuốc, FDA đã phê duyệt một số công cụ và công nghệ AI để sử dụng trong nghiên cứu lâm sàng. Chúng bao gồm từ phân tích dự đoán nhắm mục tiêu tuyển dụng bệnh nhân, đến phân tích hình ảnh cho mục đích chẩn đoán.

Bằng cách cung cấp hướng dẫn của FDA cho các thử nghiệm lâm sàng, cơ quan này nhận ra rằng AI và học máy mang lại cơ hội và thách thức trong phát triển thuốc. Để giải quyết cả hai, FDA đang tăng cường sự nhanh nhẹn về quy định để thúc đẩy sự đổi mới trong khi ưu tiên bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

AI và học máy chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong phát triển thuốc và FDA có kế hoạch phát triển và áp dụng khung pháp lý dựa trên rủi ro linh hoạt nhằm thúc đẩy đổi mới và bảo vệ sự an toàn của bệnh nhân.

Đổi mới AI trong chăm sóc sức khỏe: Những người chơi chính

Các công ty trên toàn thế giới đang ngày càng tận dụng AI để đẩy nhanh việc khám phá thuốc và lập kế hoạch điều trị được cá nhân hóa.  Dưới đây là một số chuyên ngành khai thác tiềm năng của AI:

· Pfizer: Tận dụng AI để khám phá và phát triển thuốc, Pfizer đang đẩy nhanh việc xác định và phát triển các liệu pháp mới, hợp lý hóa quá trình từ nghiên cứu đến thị trường.

· Giải pháp Medidata: Công ty giải pháp phần mềm dựa trên đám mây này sử dụng AI để tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng bằng cách hợp lý hóa phân tích dữ liệu, tăng cường sự tham gia của bệnh nhân và dự đoán kết quả trong thời gian thực. Kết quả cuối cùng là nghiên cứu tăng tốc và cải thiện tỷ lệ thành công thử nghiệm.

‍

· Nhân từAI: Sử dụng AI để tạo và xác nhận giả thuyết, BenevolentAI biến các bộ dữ liệu khổng lồ thành những hiểu biết có thể hành động, thúc đẩy sự đổi mới và khám phá trong nghiên cứu y sinh.

· Nhiệt độ: Thông qua sự hợp tác với GlaxoSmithKline, Tempus cá nhân hóa các phương pháp điều trị, tối ưu hóa hiệu quả và giảm thiểu tác dụng phụ với các nền tảng hỗ trợ AI. Cùng nhau, họ nhằm mục đích đẩy nhanh thành công R &D và cung cấp các liệu pháp nhanh hơn, phù hợp cho bệnh nhân.

· Exscientia: Tiên phong trong AI để thiết kế và tối ưu hóa thuốc, Exscientia đẩy nhanh tiến độ phát triển thuốc và tăng cường độ chính xác của các can thiệp điều trị, dẫn đến các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

Tiêu điểm và chân trời tương lai cho AI trong nghiên cứu lâm sàng

Tim mạch, ung thư, thần kinh học và các bệnh hiếm gặp đã nổi lên như những lĩnh vực trọng tâm để triển khai AI trong nghiên cứu lâm sàng do một số yếu tố. Thứ nhất, các lĩnh vực này thường liên quan đến các tập dữ liệu phức tạp, khiến chúng chín muồi để phân tích và dự đoán do AI điều khiển.

Thứ hai, bản chất rủi ro cao của các điều kiện trong các lĩnh vực này, chẳng hạn như bệnh tim, ung thư, rối loạn thần kinh và các bệnh hiếm gặp, đòi hỏi các phương pháp tiếp cận chính xác và cá nhân hóa để chẩn đoán và điều trị, mà AI vượt trội trong việc cung cấp.

Ngoài ra, những tiến bộ trong công nghệ AI đã cho phép các nhà nghiên cứu phát triển các giải pháp sáng tạo phù hợp với những thách thức độc đáo được đưa ra bởi từng chuyên khoa y tế này. Do đó, AI ngày càng được tích hợp vào nghiên cứu lâm sàng trong các lĩnh vực này, mở đường cho kết quả của bệnh nhân được cải thiện và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, chân trời của các ứng dụng AI vượt xa các lĩnh vực này. Khi tiến bộ công nghệ và tính sẵn có của dữ liệu tăng lên, có tiềm năng to lớn cho AI để cách mạng hóa các lĩnh vực y tế khác. 

Từ da liễu đến X quang và tâm thần học, AI hứa hẹn sẽ tăng cường chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân trên các chuyên khoa khác nhau. Khi các nhà nghiên cứu tiếp tục khám phá khả năng của AI, vai trò của nó trong nghiên cứu lâm sàng đã sẵn sàng mở rộng sang các lãnh thổ chưa được khám phá trước đây, mở ra một kỷ nguyên mới của y học chính xác và cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe. 

AI và nghiên cứu lâm sàng: Những điểm chính

 Tác động biến đổi của AI đối với chăm sóc sức khỏe bao gồm chẩn đoán, điều trị cá nhân hóa và hiệu quả hoạt động. Trong các thử nghiệm lâm sàng, học máy đóng một vai trò quan trọng bằng cách thúc đẩy những tiến bộ trong phân tích dữ liệu, mô hình dự đoán và tối ưu hóa việc tuyển dụng bệnh nhân. Điều này đẩy nhanh việc khám phá thuốc, tăng cường độ chính xác của thử nghiệm và giảm chi phí hiệu quả.

Ví dụ, các thuật toán AI phân tích hiệu quả dữ liệu mở rộng để xác định các ứng cử viên thuốc và dự đoán kết quả điều trị. Ngoài ra, các nền tảng AI như AlphaFold của DeepMind dự đoán cấu trúc phân tử, cách mạng hóa thiết kế thuốc. 

Tuy nhiên, tiềm năng của AI vượt qua các lĩnh vực này, hứa hẹn những tiến bộ trong các chuyên ngành đa dạng. Bất chấp những thách thức như thiên vị và lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, sự tích hợp của AI trong nghiên cứu lâm sàng mang đến những khả năng biến đổi, mở ra một kỷ nguyên mới của y học chính xác và cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe.

Bạn quan tâm đến AI? Tham gia cộng đồng của chúng tôi để cập nhật những tin tức mới nhất về trí tuệ nhân tạo. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và đi sâu vào các ứng dụng thị giác máy tính trên các lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất!