Automatisation dans les sciences de la santé et des sciences de la vie: comment cela aide-t-il et quelle est la prochaine étape

Accélération de l’évaluation clinique par l’automatisation et l’IA

La phase de recrutement pour les études cliniques dure en moyenne 18 mois, et près de 20% des tentatives de cancer échouent en raison d’un faible rythme aculaire. L’automatisation et l’intelligence artificielle peuvent améliorer ce processus – et aider à sauver le traitement aux patients plus rapidement – identifier et recruter des participants éligibles.

Dans ce domaine, l’automatisation des processus robotiques peut être une évaluation particulièrement bénéfique des dossiers des patients et les adapter aux expériences pertinentes.

“L’abstraction médicale peut être fatigante et coûteuse. Par rapport aux essais cliniques, la capacité des expériences est facile, tandis que la structuration des dossiers des patients est une réelle rupture”, explique Poon. Il cite l’orchestrateur de l’agent médical de Microsoft comme exemple “Comment le RPA peut potentiellement débloquer une augmentation massive de la productivité en introduisant des agents pour l’automatisation de l’information, de la normalisation, de l’intégration et des scénarios de comparaison de l’évaluation clinique”.

Les documents intelligents pour le traitement des documents sont également bénéfiques. Les PDI peuvent aider les équipes de recherche à éviter les erreurs manuelles, à améliorer la précision des données des patients et à analyser des ensembles de volume massifs plus efficacement. Amazon Web Services souligne que lors de la mise sous tension de modèles de langage de grands, IDP peut générer des messages et révéler des informations d’action.

Un exemple de ce type de technologie est l’algorithme des expériences développées dans les institutions nationales. Dans une étude pilote, les scientifiques ont constaté qu’il avait passé 40% de temps en moins de dépistage dans l’évaluation des patients dans le TrialGPT, mais a atteint le même niveau de précision que les médecins humains. TrialGPT a également créé un résumé expliquant pourquoi le patient adapté aux tentatives.

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Le rôle du nuage et des analyses avancées dans la découverte de médicaments

“Nous et d’autres avons déjà utilisé des systèmes d’IA pour créer des candidats à des médicaments prometteurs et je m’attends à ce que de telles réalisations s’accumulent rapidement au cours des prochaines années”, explique Poon. “Nous pouvons réduire le temps d’identifier la cible, d’identifier et d’optimiser le composé du plomb.”

Les scientifiques disent que la phase de découverte de médicaments, qui dure généralement trois à six ans, représente environ 35% du coût total du développement de nouveaux traitements, peut être raccourci d’une ou deux ans avec l’IA. En effet, l’IA peut identifier et tester les effets de différents composés plus rapidement que les humains.

Les analystes de données avancés sont décisifs pour ce type d’analyse. Les algorithmes alimentés par AI peuvent analyser et comparer une énorme quantité d’informations dans plusieurs bases de données pour savoir quelles combinaisons seront les plus efficaces pour créer un nouveau médicament.

Ce type de travail ne serait pas possible sans cloud computing ni stockage. Bien que les centres de données sur le site aient une quantité définie d’espace, le cloud fournit une échelle illimitée des sciences de la vie, qui peut avoir à gérer et à analyser ces grands ensembles de données.

Le cloud permet également aux organisations de modifier ses options de stockage – et donc de meilleurs coûts de contrôle – un partenariat avec les fournisseurs pour accéder aux unités graphiques puissantes et aux processeurs.

“Disons que vous travaillez dans Google Cloud et que vous utilisez leurs techniques informatiques hautes performances pour faire fonctionner les scénarios de protéines de pliage”, explique Joe Miles, directeur industriel de UIPATH Life. “Vous pouvez ensuite prendre ces informations et les diriger vers les référentiels pertinents en termes de tribunal individuel.”