Искусственный интеллект и фактические данные (RWE): извлечение информации из реальных данных о состоянии здоровья 

Автоматизируя утомительные задачи по работе с данными, ИИ позволяет ученым сосредоточиться на инновациях и открытиях. 

Фактические данные (RWE) обладают значительным потенциалом для практикующих врачей, позволяющих получить представление о безопасности и эффективности медицинской продукции в реальных условиях. Этот ценный ресурс основан на реальных данных (RWD), охватывающих различные источники, такие как электронные медицинские записи (EHR), данные претензий, данные пациентов, а также информацию из мобильных медицинских приложений и носимых устройств. 

Искусственный интеллект и RWE 

Преобразующее влияние искусственного интеллекта (ИИ) на RWE в здравоохранении неоспоримо. ИИ позволяет специалистам-практикам извлекать ценную информацию из RWE путем анализа больших и сложных наборов данных. Используя искусственный интеллект, исследователи и поставщики медицинских услуг могут выявлять закономерности и тенденции в реальных данных, которые могут способствовать принятию клинических решений, оптимизировать разработку лекарств и улучшать результаты лечения пациентов. 

Например, ИИ используется для анализа электронных медицинских записей с целью выявления пациентов с риском возникновения определенных состояний или прогнозирования реакции на лечение на основе характеристик пациентов. Кроме того, искусственный интеллект используется для анализа данных социальных сетей и данных пациентов из мобильных медицинских приложений и носимых устройств, чтобы получить более полное понимание поведения пациентов и результатов лечения. 

Как искусственный интеллект и RWE меняют ситуацию в медицине 

Хотя регулирование безопасности лекарственных средств остается наиболее известным применением реальных данных, аналитика на основе искусственного интеллекта вызвала интерес со стороны различные заинтересованные стороны в экосистеме здравоохранения. Биофармацевтические компании, плательщики, поставщики услуг, политики и пациенты все больше привлекаются к потенциалу RWD на базе искусственного интеллекта, позволяющему раскрыть преобразующее понимание результатов здравоохранения и эффективности лечения.  

• Биофармацевтические компании: Интеграция аналитики RWD на основе искусственного интеллекта привлекает внимание биофармацевтических компаний. К анализ реальных данных с помощью ИИ, эти компании могут оптимизировать разработку лекарств и улучшить результаты лечения пациентов. 

• Плательщики: Включение ИИ в анализ RWD представляет большой интерес для плательщиков, поскольку позволяет им принимать более обоснованные решения относительно возмещения и покрытия. Использование ИИ в анализе RWD может помочь плательщикам лучше понять ценность различных методов лечения и вмешательств. 
• Провайдеры: Аналитика RWE на базе искусственного интеллекта может предоставить поставщикам медицинских услуг информацию о результатах лечения пациентов и помочь в принятии клинических решений. Анализируя реальные данные с помощью искусственного интеллекта, поставщики услуг могут определить области, в которых необходимо улучшить уход за пациентами, и оптимизировать планы лечения. 
• Политики: Использование ИИ в анализе RWD также представляет интерес для политиков, поскольку оно может способствовать принятию решений по политике здравоохранения и распределению ресурсов. Используя ИИ в анализе RWD, политики могут лучше понимать влияние различных мер и принимать обоснованные решения о расходах на здравоохранение. 
• Пациенты: С помощью анализа RWE на базе искусственного интеллекта пациенты могут принимать более обоснованные решения относительно своего медицинского обслуживания. Анализируя реальные данные с помощью искусственного интеллекта, пациенты могут получить представление о том, как лечение работает в реальных условиях, и сделать более осознанный выбор вариантов лечения. 

McKinsey прогнозирует, что фармацевтическая компания, входящая в топ-20, сможет зарабатывать 300 миллионов долларов в год за счет интеграции передовой аналитики RWE в течение следующих трех-пяти лет. 

 

Преодоление сложностей RWE на основе искусственного интеллекта: ключевые проблемы 

Сочетание искусственного интеллекта и RWE может изменить здравоохранение, предоставляя пациентам более персонализированный и эффективный уход. Однако по-прежнему существуют проблемы, которые необходимо решить, чтобы обеспечить этичное, эффективное и ответственное использование этих технологий. 

• Качество данных и стандартизация: Реальные данные могут поступать из различных источников, включая электронные медицинские записи, данные о претензиях и данные, генерируемые пациентами, которые могут иметь разные форматы, системы кодирования и уровни полноты. К eОбеспечивая качество и согласованность данных, компании могут получать надежную и содержательную информацию. 

• Конфиденциальность и безопасность данных: RWE часто содержит конфиденциальную информацию о пациентах, такую ​​как состояние их здоровья, демографические данные и поведение. Крайне важно защитить конфиденциальность этих данных, особенно при использовании алгоритмов искусственного интеллекта, которые потенциально могут идентифицировать людей или получать конфиденциальную информацию. Использование решения для извлечения данных для защиты этих данных может защитить от нарушений конфиденциальности.  
• Нормативно-правовая база: Использование RWE и искусственного интеллекта в здравоохранении регулируется различными нормативными и юридическими требованиями, такими как законы о защите данных, этические рекомендации и стандарты проверки. Решения, соответствующие этим принципам, позволяют компаниям сосредоточиться на принятии более быстрых и проницательных решений, в то время как решения для извлечения данных на основе искусственного интеллекта выполняют тяжелую работу.  
• Совместимость и интеграция: Приложениям искусственного интеллекта, использующим RWE, возможно, потребуется интеграция с существующими системами здравоохранения, такими как электронные медицинские карты, инструменты поддержки принятия клинических решений и платформы телемедицины. Поиск решения, которое сможет интегрировать эти разнородные системы, является ключом к функциональной совместимости.  
• Клиническая проверка и внедрение: Полезность ИИ и RWE в здравоохранении требует тщательной проверки и тестирования, чтобы гарантировать их безопасность, эффективность и клиническую полезность. Решение, которое является интуитивно понятным и требует короткого времени обучения, позволяет медицинским работникам уделять свое время тому, где оно больше всего необходимо: своим пациентам.  

Комплексное управление данными: идеальное решение задач RWE, основанных на искусственном интеллекте 

Комплексное управление данными с автоматическим извлечением данных может изменить правила игры в решении проблем, связанных с RWD и RWE на базе искусственного интеллекта в здравоохранении.  

Используя передовые технологии, такие как машинное обучение и оптическое распознавание символов, автоматическое извлечение данных может упростить сбор и стандартизацию реальных данных из различных источников, таких как электронные медицинские записи, клинические испытания и социальные сети. Это может помочь обеспечить качество и согласованность данных, снижая риск ошибок и предвзятости, которые могут поставить под угрозу точность и надежность выводов, полученных с помощью RWE.  

Автоматизация процесса извлечения данных также повышает конфиденциальность и безопасность данных, сводя к минимуму необходимость вмешательства человека при обработке конфиденциальной информации и обеспечивая соблюдение законов о защите данных и этических норм.  

Кроме того, он может обеспечить совместимость и интеграцию приложений искусственного интеллекта с существующими системами здравоохранения, такими как электронные медицинские записи и инструменты поддержки клинических решений. Это может облегчить беспрепятственный обмен данными и связь между различными системами, повышая эффективность и результативность ухода за пациентами. Автоматизация также ускоряет клиническую проверку и внедрение ИИ и RWE, предоставляя поставщикам медицинских услуг и пациентам доступ в режиме реального времени к актуальным и надежным данным.  

Обеспечивая возможность принятия решений на основе данных и персонализированных мер, комплексное управление данными с автоматическим извлечением данных может раскрыть весь потенциал RWD и RWE на базе искусственного интеллекта, изменяя подход современных организаций и практик к здравоохранению.  

Узнать больше здесь чтобы увидеть, как Astera может помочь.