Investing.com — Yapay zeka, ilaç şirketlerinin Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) ile etkileşimini yeniden şekillendirmeye başlıyor. Ancak şimdiye kadar çoğu değişiklik sınırlı kaldı.
BofA Securities analistlerine göre, Araştırma Amaçlı Yeni İlaç (IND) başvuruları ve FDA onayı için nihai başvurular dahil olmak üzere ilaç onay sürecindeki kilit adımlar, sağlık sektöründeki yapay zeka ilerlemelerine rağmen büyük ölçüde manuel olarak yürütülüyor.
IND başvurularının sayısı son on yılda istikrarlı bir şekilde artarken, ilaç onaylarının sayısı çoğunlukla sabit kaldı.
Analistler, bunun verilerin incelenmesi ve sunulmasındaki verimsizliklere işaret ettiğini söylüyor. Yapay zeka, özellikle başvuru sürecinin bir kısmını otomatikleştirerek ve veri doğruluğunu artırarak bu boşlukları gidermeye başlıyor.
FDA’da yapay zekaya olan ilgi keskin bir şekilde arttı. Komiser Dr. Marty Makary, bunu kurumun en önemli önceliklerinden biri olarak nitelendirdi.
Haziran başında FDA, personelin klinik protokolleri ve bilimsel raporları daha hızlı analiz etmesine yardımcı olan Elsa adlı bir üretken yapay zeka aracı başlattı.
Bu araç, inceleme sürelerini kısaltmayı ve FDA inceleyicileri için manuel iş miktarını azaltmayı amaçlıyor.
Ocak ayında kurum, klinik öncesi modelleme, deneme tasarımı ve pazarlama sonrası güvenlik takibi dahil olmak üzere yapay zekanın ilaç geliştirmede nasıl kullanılabileceğini özetleyen taslak bir kılavuz yayınladı.
FDA, 2016’dan bu yana yapay zeka unsurları içeren 500’den fazla başvuruyu inceledi. Ayrıca politikaları koordine etmek ve standartlar belirlemek için kurum içi bir yapay zeka konseyi oluşturdu.
Birkaç şirket, düzenleyici çalışmaları basitleştirmeyi amaçlayan araçlar sunuyor. Certara (NASDAQ:CERT), ilaç başvurularının hazırlanması için yazılım ve hayvan testlerine olan ihtiyacı azaltan biyosimülasyon araçları sağlıyor.
Recursion, erken aşama araştırmalar için öngörücü modellemeye odaklanıyor ve veri odaklı tarama araçları geliştirmek için Roche ile ortaklık kurdu.
Özel bir firma olan Weave Bio, üretken yapay zeka kullanarak IND hazırlama sürecinin %70’ine kadar otomatikleştiren bir yazılım geliştirdi.
FDA ayrıca hayvan testlerine alternatifler de test ediyor. Nisan ayında monoklonal antikorlara odaklanan bir pilot çalışma başlattı ve güçlü hayvan dışı güvenlik verilerinin daha hızlı inceleme için uygun olabileceğini belirtti. Bu yöntemlerin daha geniş çapta benimsenmesi muhtemelen daha fazla doğrulama gerektirecek.
Sektör uzmanları BofA’ya, yapay zekanın belge derlemesini iyileştirebileceğini söyledi. Bununla birlikte, daha önemli zorluklar deneme planlaması, hasta seçimi ve dozaj stratejisinde yatıyor. Araçlar olgunlaştıkça yapay zekanın bu alanlarda da giderek artan bir rolü olabilir.
Bu makale yapay zekanın desteğiyle oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Şart ve Koşullar bölümümüze bakın.
