دليل الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي (RWE): استخراج الرؤى من بيانات الصحة في العالم الحقيقي 

من خلال أتمتة مهام البيانات المملة ، يمكّن الذكاء الاصطناعي العلماء من التركيز على الابتكار والاكتشاف 

يحمل الدليل الواقعي (RWE) إمكانات كبيرة للممارسين لاكتساب رؤى حول سلامة وفعالية المنتجات الطبية في بيئات الحياة الواقعية. يُستمد هذا المورد القيم من بيانات العالم الحقيقي (RWD) ، والتي تشمل مصادر متنوعة مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) ، وبيانات المطالبات ، والبيانات التي ينشئها المريض ، بالإضافة إلى معلومات من تطبيقات الصحة المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء. 

الذكاء الاصطناعي و RWE 

لا يمكن إنكار التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على RWE في الرعاية الصحية. يمكّن الذكاء الاصطناعي الممارسين من استخلاص رؤى مفيدة من RWE من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، يمكن للباحثين ومقدمي الرعاية الصحية تحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات العالم الحقيقي التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات السريرية ، وتحسين تطوير الأدوية ، وتحسين نتائج المرضى. 

على سبيل المثال ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل السجلات الصحية الإلكترونية لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بحالات معينة أو توقع استجابات العلاج بناءً على خصائص المريض. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الوسائط الاجتماعية والبيانات التي ينشئها المريض من تطبيقات الصحة المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء لاكتساب فهم أكثر شمولاً لسلوك المريض ونتائج العلاج. 

كيف يغير الذكاء الاصطناعي و RWE مشهد الطب 

في حين أن تنظيم سلامة الأدوية لا يزال التطبيق الأكثر شهرة لبيانات العالم الحقيقي ، فقد حظيت التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باهتمام من مختلف أصحاب المصلحة في نظام الرعاية الصحية. تنجذب شركات المستحضرات الصيدلانية الحيوية ، والدافعين ، ومقدمي الخدمات ، وواضعي السياسات ، والمرضى على حدٍ سواء بشكل متزايد نحو إمكانات RWD المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإطلاق رؤى تحويلية في نتائج الرعاية الصحية وفعالية العلاج.  

• شركات الأدوية الحيوية: يجذب دمج تحليلات RWD المدفوعة بالذكاء الاصطناعي انتباه شركات الأدوية البيولوجية. بواسطة تحليل بيانات العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه الشركات تحسين تطوير الأدوية وتحسين نتائج المرضى. 

• الدافعون: يعد دمج الذكاء الاصطناعي في تحليل RWD ذا أهمية كبيرة للدافعين ، لأنه يمكّنهم من اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن السداد والتغطية. يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل RWD الدائنين على فهم قيمة العلاجات والتدخلات المختلفة بشكل أفضل. 
• مقدمي: يمكن أن توفر تحليلات RWE المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمقدمي الخدمات رؤى حول نتائج المرضى وتوجيه عملية صنع القرار السريري. من خلال تحليل بيانات العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمقدمي الخدمة تحديد مجالات التحسين في رعاية المرضى وتحسين خطط العلاج. 
• صناع السياسة: يعد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل RWD أيضًا ذا أهمية لواضعي السياسات ، حيث يمكنه توجيه قرارات السياسة الصحية وتخصيص الموارد. باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل RWD ، يمكن لواضعي السياسات فهم تأثير التدخلات المختلفة بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الإنفاق على الرعاية الصحية. 
• المرضى: بمساعدة تحليل RWE المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمرضى اتخاذ قرارات أكثر استنارة فيما يتعلق برعايتهم الصحية. من خلال تحليل بيانات العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمرضى اكتساب رؤى حول كيفية أداء العلاجات في إعدادات العالم الحقيقي واتخاذ خيارات أكثر استنارة حول خيارات العلاج الخاصة بهم. 

ماكينزي مشاريع يمكن أن تولد أكبر 20 شركة صيدلانية 300 مليون دولار سنويًا من خلال دمج تحليلات RWE المتقدمة على مدار السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. 

 

الإبحار في تعقيدات RWE المدفوع بالذكاء الاصطناعي: التحديات الرئيسية 

إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي و RWE لديه القدرة على تحويل الرعاية الصحية من خلال توفير رعاية أكثر تخصيصًا وفعالية للمرضى. ومع ذلك ، لا تزال هناك تحديات يجب مواجهتها لضمان استخدام هذه التقنيات بشكل أخلاقي وفعال ومسؤول. 

• جودة البيانات وتوحيدها: يمكن أن تأتي بيانات العالم الحقيقي من مصادر مختلفة ، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية وبيانات المطالبات والبيانات التي ينشئها المريض ، والتي قد يكون لها تنسيقات وأنظمة ترميز مختلفة ومستويات اكتمال. بواسطة eلضمان جودة البيانات واتساقها ، يمكن للشركات الحصول على رؤى موثوقة وذات مغزى. 

• خصوصية البيانات وأمنها: غالبًا ما تحتوي RWE على معلومات حساسة عن المريض ، مثل الحالة الصحية والتركيبة السكانية والسلوكيات. من الأهمية بمكان حماية خصوصية وسرية هذه البيانات ، خاصة عند استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحدد هوية الأفراد أو تستنتج معلومات حساسة. يمكن أن يؤدي استخدام حل استخراج البيانات لتأمين هذه البيانات إلى الحماية من انتهاكات الخصوصية.  
• الأطر التنظيمية والقانونية: يخضع استخدام RWE و AI في الرعاية الصحية لمتطلبات تنظيمية وقانونية مختلفة ، مثل قوانين حماية البيانات ، والمبادئ التوجيهية الأخلاقية ، ومعايير التحقق من الصحة. تسمح الحلول التي تتوافق مع هذه الأطر للشركات بالتركيز على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثاقبة ، بينما تقوم حلول الاستخراج القائمة على الذكاء الاصطناعي بالمهمة الصعبة.  
• إمكانية التشغيل البيني والتكامل: قد تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على RWE إلى التكامل مع أنظمة الرعاية الصحية الحالية ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية ، وأدوات دعم القرار السريري ، ومنصات التطبيب عن بعد. إن إيجاد حل يمكنه دمج هذه الأنظمة غير المتجانسة هو مفتاح التشغيل البيني.  
• التحقق والاعتماد السريري: تتطلب فائدة الذكاء الاصطناعي و RWE في الرعاية الصحية التحقق والاختبار الصارمين لضمان سلامتهما وفعاليتهما وفائدتهما السريرية. الحل الذي يتسم بالبديهية ويتطلب منحنى تعليمي قصير يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بتخصيص وقتهم حيث تشتد الحاجة إليه: مرضاهم.  

إدارة البيانات الشاملة: الحل النهائي لتحديات RWE المدعومة بالذكاء الاصطناعي 

يمكن أن تكون إدارة البيانات الشاملة باستخدام الاستخراج الآلي للبيانات عاملاً مُغيرًا للعبة في مواجهة التحديات التي تفرضها RWD و RWE المدعومان بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.  

من خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والتعرف البصري على الأحرف ، يمكن لاستخراج البيانات الآلي تبسيط عملية جمع وتوحيد بيانات العالم الحقيقي من مصادر مختلفة ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية والتجارب السريرية ووسائل التواصل الاجتماعي. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان جودة البيانات واتساقها ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء والتحيزات التي يمكن أن تهدد دقة وموثوقية الرؤى المستمدة من RWE.  

تعمل أتمتة عملية استخراج البيانات أيضًا على تحسين خصوصية البيانات وأمانها من خلال تقليل الحاجة إلى التدخل البشري في التعامل مع المعلومات الحساسة وضمان الامتثال لقوانين حماية البيانات والمبادئ التوجيهية الأخلاقية.  

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنه تمكين قابلية التشغيل البيني وتكامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الرعاية الصحية الحالية ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية وأدوات دعم القرار السريري. هذا يمكن أن يسهل تبادل البيانات والتواصل بين الأنظمة المختلفة ، وتحسين كفاءة وفعالية رعاية المرضى. تعمل الأتمتة أيضًا على تسريع التحقق السريري واعتماد الذكاء الاصطناعي و RWE من خلال توفير الوصول في الوقت الفعلي إلى البيانات ذات الصلة والموثوقة لمقدمي الرعاية الصحية والمرضى.  

من خلال تمكين اتخاذ القرار القائم على البيانات والتدخلات الشخصية ، يمكن لإدارة البيانات من البداية إلى النهاية باستخدام الاستخراج الآلي للبيانات أن تطلق العنان للإمكانات الكاملة لـ RWD و RWE المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مما يحول كيفية تعامل المؤسسات والممارسات الحديثة مع الرعاية الصحية.  

اكتشف المزيد هنا لنرى كيف Astera يمكن أن تساعد.