नैदानिक परीक्षणों के लिए एआई प्लेटफॉर्म
अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS), बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप (BCG) और मर्क ने नैदानिक परीक्षण स्थलों के चयन को बेहतर बनाने के उद्देश्य से एक AI प्लेटफॉर्म पेश किया है।
नैदानिक परीक्षणों में चुनौतियाँ
- नैदानिक परीक्षण: दवा विकास में सबसे अधिक समय लेने वाला, महंगा और विफलता की संभावना वाला चरण।
- डेटा विखंडन: स्वास्थ्य संबंधी डेटा कई प्रणालियों में अलग-अलग भागों में बंटा हुआ है, जिससे एकीकरण संबंधी चुनौतियां उत्पन्न होती हैं।
- नियामक अनिश्चितता: FDA और EMA जैसे नियामकों के बीच असंगत तालमेल AI-सहायता प्राप्त पद्धति के अनुप्रयोगों को जटिल बनाता है।
- एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह: यदि AI मॉडल को गैर-प्रतिनिधि जनसांख्यिकीय डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है तो असमानताओं को सुदृढ़ करने का जोखिम होता है।
- वैश्विक स्तर पर असमान पहुंच: AI प्लेटफॉर्म मुख्य रूप से संसाधन-समृद्ध पारिस्थितिक तंत्रों में विकसित किए जाते हैं, जिससे निम्न और मध्यम आय वाले देशों के हाशिए पर चले जाने की संभावना रहती है।
औषधि खोज में AI की क्षमता
- AI त्वरण: प्रारंभिक चरण की दवा खोज की समयसीमा को काफी हद तक कम किया जा सकता है।
- परिचालन दक्षता: AI विधियों से डेटाबेस लॉक होने में लगने वाले समय को लगभग 33% तक कम किया जा सकता है और मशीन लर्निंग के माध्यम से संपादन जांच में सुधार किया जा सकता है।
समाधान और रणनीतियाँ
- डेटा अवसंरचना: सरकारों को सुरक्षित डेटा साझाकरण के लिए अंतर-संचालनीय डिजिटल स्वास्थ्य अवसंरचनाओं को प्राथमिकता देनी चाहिए।
- स्वास्थ्य डेटा में निवेश: राष्ट्रीय स्वास्थ्य-डेटा ग्रिड और एकीकृत शिक्षण मॉडल विकसित करना महत्वपूर्ण है।
- AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क: मॉडल सत्यापन, पूर्वाग्रह ऑडिट और जवाबदेही के लिए मानक स्थापित करना।
- समावेशी परीक्षण डिजाइन: AI उपकरणों को भर्ती में विविधता को बढ़ावा देना चाहिए, जिससे परीक्षणों का विस्तार उच्च आय वाले क्षेत्रों से परे हो सके।
- साझेदारी: स्थानीय स्वास्थ्य प्रणालियों के साथ सहयोग से परीक्षणों तक पहुंच और समानता में सुधार हो सकता है।
AWS-BCG-Merck प्लेटफॉर्म जैसी पहल भविष्य की दिशाओं का उदाहरण प्रस्तुत करती हैं: डेटा सिस्टम, विनियमन और समानता को संरेखित करना एआई के लिए नैदानिक परीक्षणों में क्रांति लाने, नवाचारों को सुलभ और प्रभावशाली बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
