Taconic Biosciences'a göre, klinik deneme aşamasına giren ilaç adaylarının sadece %12'si düzenleyici kurumlar tarafından onaylanıyor. İlaç oluşturma sürecinin en uzun ve en pahalı aşaması olan klinik deneyler, insan testlerinin birden fazla aşamasını içerir ve her aşamada yüzlerce veya binlerce katılımcı vardır.
Rastgele kontrollü denemelerin (RCT) geleneksel doğrusal süreci on yıllardır değişmemiştir. Hassas tıp modelinin gelişmesi için gerekli olan esneklik, hız ve analitik güçten yoksundur. Şirketler doğru katılımcıları bulmakta, onları işe almakta, elde tutmakta ve etkili bir şekilde yönetmekte zorlanıyor. Bu süreç verimsizliği, ilaç keşfi ve geliştirme maliyetlerinin artmasının yanı sıra onay oranlarının düşüklüğüne büyük katkıda bulunur. Aynı zamanda yeniliği de engeller.
İlaç şirketleri, tasarımdan veri analizine kadar ilaç geliştirmenin klinik deneme aşaması boyunca yardımcı olmak için tahmine dayalı yapay zeka modellerini kullanabilir:
- Herkese açık içerikleri araştırıp uygun hastaları belirlemenize,
- Deney sahası performansını gerçek zamanlı olarak değerlendirmenize,
- Platformlar arası veri paylaşımını otomatikleştirmenize,
- Nihai raporlar için veri sağlamanıza yardımcı olabilir.
Etkili teknoloji altyapısına sahip birleştirme algoritmaları, sürekli klinik veri akışının temizlenmesini, birleştirilmesini, depolanmasını ve etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar. Böylece araştırmacılar, deneyler aracılığıyla oluşturulan devasa veri kümelerini ek ile olarak harmanlamak ve analiz etmek zorunda kalmadan ilacın güvenliğini ve etkisini daha iyi anlayabilirler.
