Entfesseln Sie die Macht der KI in klinischen Studien: Wichtige Einblicke von PFIZER und ARTEFACT - AI for Health Summit

Die Diskussion drehte sich um die transformative Rolle der KI in klinischen Studien, unterstützt durch Erkenntnisse von Pfizer und Artefact, die in ihrem gemeinsamen Whitepaper hervorgehoben wurden. Es wurden konkrete Anwendungsfälle, ein Ökosystem-Mapping und die Herausforderungen bei der Skalierung von KI-Innovationen vorgestellt.

Artefact stellte eine wachsende Nachfrage nach KI in der Forschung und Entwicklung fest, angetrieben durch ihr Potenzial, die Dauer klinischer Studien um bis zu 50% zu verkürzen, die Bereitstellung innovativer Therapien zu beschleunigen und die Wettbewerbsfähigkeit von Pharmaunternehmen zu sichern. Die in dem Whitepaper untersuchten Anwendungsfälle werden bereits umgesetzt oder in die mittelfristigen Strategien der Beteiligten integriert.

Pfizer setzt KI ein, um data-Sets zu analysieren, Wirkstoffziele zu identifizieren, die Wirksamkeit vorherzusagen und die Entwicklung zu optimieren. Während der COVID-19-Pandemie beispielsweise konnte Pfizer dank KI das Molekülscreening von 3 Millionen auf 600 reduzieren und so die Entwicklung eines oralen antiviralen Medikaments von vier Jahren auf vier Monate beschleunigen. Darüber hinaus ermöglichte KI neue Methoden wie dezentralisierte klinische Studien und Fernüberwachung und trug dazu bei, die durchschnittliche Entwicklungszeit von Medikamenten von 8,6 Jahren im Jahr 2019 auf 4,8 Jahre im Jahr 2022 zu verkürzen.

Das White Paper unterteilt die Wertschöpfungskette klinischer Studien in drei Phasen: Planung, Patientenrekrutierung und Durchführung. Für das Studiendesign extrahieren große Sprachmodelle (LLMs) Sicherheits- und Wirksamkeitsdaten data aus früheren Studien und rationalisieren so die Studienprotokolle. Die Patientenrekrutierung profitiert von KI-Modellen, die demografische Daten und die Krankengeschichte analysieren, um Abbruchquoten vorherzusagen und die Kontinuität der Studie zu gewährleisten. Die Durchführung und Verwaltung wird durch die KI-gesteuerte data-Verarbeitung verbessert, wodurch die Zeit für die Erstellung von Berichten und die Einreichung bei den Zulassungsbehörden verkürzt wird.

KI automatisiert arbeitsintensive Aufgaben wie das Bereinigen, Verarbeiten und Analysieren von klinischen data und deckt Muster und Korrelationen auf, die traditionellen Methoden möglicherweise entgehen. Während der Entwicklung des COVID-19-Impfstoffs konnte Pfizer dank KI den Entwurf der Zulassungsunterlagen reports in 48 Tagen erstellen, im Vergleich zu 100 Tagen bei herkömmlichen Methoden. Dieser beschleunigte Zeitplan ermöglichte eine schnellere Markteinführung und einen besseren Zugang für Patienten.

Die größte Herausforderung besteht darin, eine robuste data foundations zu etablieren, einschließlich Governance- und Compliance-Rahmenwerken. Diese Grundlagen werden zwar zunächst als kostspielig und langsam empfunden, sind aber entscheidend für die langfristige Skalierbarkeit und die effektive Bereitstellung von KI-gesteuerten Anwendungsfällen.

KI revolutioniert klinische Studien, indem sie die Zeitspanne verkürzt, die Effizienz erhöht und die Ergebnisse für die Patienten verbessert. Der Erfolg hängt jedoch von der Bewältigung der data governance-Herausforderungen und der Förderung der Zusammenarbeit im gesamten Ökosystem des Gesundheitswesens ab.