Задача проведения клинических исследований непростая. Без сомнения, исследования являются жизненно важной частью медицинского процесса. Однако факт остается фактом: клинические испытания могут занимать много времени, быть дорогими и невероятно сложными в организации. Слишком часто огромные объемы работы и ресурсов вкладываются в проекты, которые оказываются безрезультатными.

Хотя необходимость клинических испытаний неоспорима, нет причин подчиняться этим вызывающим головную боль рабочим ритуалам. Сообщество неоднократно подталкивало к внедрению наилучших доступных на рынке инструментов для облегчения процесса клинических исследований.

Одним из таких инструментов является машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Для тех, кто не знает, и для тех, кому нужно напоминание.

Термины «искусственный интеллект» (ИИ) и машинное обучение набирают обороты практически во всех областях, включая бизнес, образование и даже развлечения. Правда в том, что современные приложения ИИ работают не совсем так, как их представляют в фантастических фильмах. Большинство современных ИИ и машинного обучения намного тоньше, чем робот-слуга или даже самоуправляемый автомобиль. Эти приложения предназначены для экономии времени, экономии денег и оптимизации эффективности. Самое главное, они на 100% применимы к процессу клинических исследований.

Итак, что такое ИИ и что такое машинное обучение? ИИ — это раздел информатики, вдохновленный механизмами человеческого мозга. Проще говоря, ИИ — это то, как программисты позволяют компьютерам думать и даже принимать независимые решения. Между тем, машинное обучение — это подраздел ИИ, фокусирующийся на обучающем элементе, чтобы машина начала работать так, как должна. Этот процесс напоминает то, как родитель может учить своего ребенка, в отличие от традиционного подхода к компьютерному программированию.

Типы машинного обучения

Возможности безграничны, и все они применимы к клиническим исследованиям. Существует множество форм машинного обучения, в том числе с учителем и без учителя.

контролируемое обучение

Обучение под наблюдением требует подкрепления от тренера-человека и часто включает в себя классификацию объектов. Этот тип обучения заключается в работе с новым фрагментом данных и выяснении, на какой ярлык он больше всего похож. Программист отвечает за усиление машины, сообщая ей, правильно ли она получила метку или нет. Машины могут быть обучены классифицировать широкий спектр объектов с невероятной точностью. В медицинской сфере это можно рассматривать как компьютер, считывающий результаты обследования, чтобы диагностировать болезнь пациента.

Неконтролируемое обучение

С другой стороны, неконтролируемое обучение заключается в поиске закономерностей в наборах данных и не сильно зависит от вмешательства человека. В этом случае компьютер может взять обширный набор данных, кажущихся похожими, и найти критические различия, чтобы сгруппировать их в кластеры. В медицине неконтролируемое обучение может использоваться для дифференциации различных заболеваний, которые могут казаться похожими из-за симптомов.

Как машинное обучение влияет на медицинские исследования?

Изучите современный подход к клиническим испытаниям.

В последнее время FDA настаивает на включении передовых технологий в клинические исследования. В 2016 году было подписано законодательное движение под названием «Закон о лекарствах 21 века». Этот закон направлен на продвижение производства медицинских продуктов и подход к процессу клинических испытаний с современной точки зрения для включения новых технологий.

Рассуждение очевидно. Передовые технологии способствуют развитию исследований, что, в свою очередь, способствует развитию медицинского и фармацевтического сообщества в целом. Нет никаких сомнений в том, что ИИ и машинное обучение включены в этот шаг вперед, поскольку эти инструменты открывают большие перспективы для достижения поставленных целей. В обзоре Harvard Data Science говорится, что ИИ и машинное обучение могут помочь ускорить процесс испытаний и утверждения, сэкономить деньги, свести к минимуму сбои и привлечь больше средств для будущих проектов.

1. Работайте с большими наборами данных

Клинический процесс сложный и кропотливый. Внедрение искусственного интеллекта может упростить процесс за счет обработки более массивных наборов данных и ускорения прорывов. Это облегчит процесс и проложит путь к разработке планов лечения.

2. Вербовка субъекта прикрытия

Тактику машинного обучения можно использовать на протяжении всего исследования, начиная с набора испытуемых, который часто считается одной из наиболее трудоемких частей процесса. С помощью ИИ можно быстро просмотреть большие наборы данных, чтобы найти подходящих пациентов для клинических испытаний. Будет меньше необходимости полагаться на кабинеты врачей для найма. С надлежащего согласия ИИ может даже использоваться для доступа к социальным сетям в качестве пула доступных субъектов клинических исследований. Имея больше возможностей для пациентов в испытаниях, исследования могут стать более целенаправленными по своим критериям для участников в таких областях, как генетика, пол и многие другие. Подобная тактика предлагает огромные перспективы для сбора разнообразных и релевантных образцов для клинических исследований.

3. Мониторинг соблюдения пациентами

ИИ и машинное обучение также могут быть включены в мониторинг соблюдения пациентами режима лечения. Если участник должен принимать лекарство в определенное время суток, то ИИ может записывать каждый раз, когда пациент соблюдает протокол. Точно так же, если участник забывает принять лекарство, ИИ также может использоваться, чтобы напомнить участнику о необходимости принять его. Читая это, вы можете подумать, что это легче сказать, чем сделать, но нет никаких сомнений в том, что технологии дойдут до этого момента, прежде чем вы это узнаете, что сделает его новой нормой. Например, представьте себе «умный дозатор таблеток», который может подсчитывать количество таблеток, оставшихся в контейнере.

4. Прогнозировать результаты

Некоторые из наиболее значительных перспектив в этой области инструментов клинических исследований заключаются в прогностических возможностях машинного обучения. Есть многообещающие исследования, в которых эта стратегия используется для прогнозирования эффективности лечения, хода развития болезни, результатов диагностики и даже того, какие лекарства, скорее всего, пройдут клинические испытания.

5. Повышение организованности

Еще одним значительным преимуществом использования машинного обучения в процессе испытаний является то, что оно может значительно помочь в организации исследований и выводов. Все начинается с такой простой идеи, как хранение всех собранных данных в Интернете. С помощью машинного обучения эти гигантские электронные наборы данных могут перемещаться от одного следа к другому аккуратно и прямолинейно.

6. Ускорьтесь и сэкономьте деньги

В целом, внедрение ИИ и машинного обучения в клинических испытаниях связано с ускорением процесса. Машинное обучение потребляет меньше ресурсов и снижает астрономические затраты. Машинное обучение предназначено для более быстрого вывода на рынок препаратов посредством испытаний.

7. Экономьте время

Многие второстепенные задачи в исследовательском процессе отнимают драгоценное время исследователей-людей. Во многих отношениях включение машинного обучения может значительно сэкономить время на выполнении черных задач, таких как описанный выше процесс вербовки испытуемых. Во многих случаях современный ИИ может справиться с большинством задач самостоятельно при минимальном контроле со стороны исследователей. Большинство рутинных повседневных задач можно автоматизировать, что позволит исследователям сосредоточиться на более важных элементах.

Вы думаете о применении машинного обучения в своих проектах?

С чего начать?

На данный момент, надеюсь, аргумент в пользу преимуществ ИИ и машинного обучения выглядит очень убедительно. Тем не менее, человек, плохо знакомый с этими инструментами, может быть перегружен мыслями о том, как ускорить процесс.

Приведены некоторые аспекты этого процесса. Наборы данных необходимы, но большинство лабораторий и компаний уже располагают огромным количеством полезных данных. С другой стороны, фактическое приложение будет более конкретным, в зависимости от проекта. Машинное обучение может помочь найти закономерности между точками данных, распознать закономерности и многое другое, приближая лаборатории к разработке новых лекарств и планов лечения.

Вам не нужно настраивать все это самостоятельно. Позвоните в Tizbi, чтобы получить бесплатную консультацию, и начните свой следующий проект машинного обучения.

Первоначально опубликовано на https://tizbi.com.