AI技術(shù)正在突破消費場景向?qū)I(yè)領(lǐng)域發(fā)起全面進攻，但面對周期漫長、流程繁瑣、監(jiān)管嚴苛的臨床研究領(lǐng)域，AI能否順利落地？如何降本增效？哪些挑戰(zhàn)橫亙眼前？
11月11日-13日，第八屆研發(fā)臨床年會暨ChinaTrials16：臨床開發(fā)領(lǐng)袖峰會在上海舉辦。本屆大會的AI圓桌討論上，由太美醫(yī)療科技高級副總裁馬東主持，先聲藥業(yè)數(shù)據(jù)管理總監(jiān)劉莉、康方生物臨床運營高級總監(jiān)夏夢瑩、圣方醫(yī)藥研發(fā)董事長兼首席科學(xué)官陳杰、阿里云智能集團上海大區(qū)企業(yè)解決方案負責人王旭文擔任討論嘉賓，圍繞AI在臨床研究領(lǐng)域的價值和落地實踐展開分享和討論。
圓桌討論現(xiàn)場
專家精彩分享
阿里云智能集團上海大區(qū)企業(yè)解決方案負責人王旭文表示，當前醫(yī)藥行業(yè)對于云計算、大模型等創(chuàng)新技術(shù)接納程度已逐步提升，尤其是大模型領(lǐng)域備受關(guān)注。近年來，大模型在性能、多模態(tài)、成本等3大方面進展迅猛，性能上，模型推理能力與效率均在大幅提升；多模態(tài)上，多模態(tài)乃至跨模態(tài)的應(yīng)用如視頻生成已基本可用；且伴隨算力與算法的進步，大模型的應(yīng)用成本也在迅速下降。相較于上一輪專注于視覺識別等細分領(lǐng)域的AI潮，這一輪的大模型熱潮具備更強的普遍性和泛化性，在應(yīng)用場景上具備更強的拓展能力。
在臨床研究這一知識密集型且強監(jiān)管的領(lǐng)域，大模型也正在試圖發(fā)揮它的能量，在涉及到文本理解、邏輯推理、文本生成、信息檢索、翻譯、問題回答、摘要生成、翻譯等方面的工作，如方案撰寫、文件準備、文件審核、數(shù)據(jù)分析、團隊培訓(xùn)、數(shù)據(jù)管理、不良事件管理等場景發(fā)揮顯著的提質(zhì)增效作用。
康方生物臨床運營高級總監(jiān)夏夢瑩在分享中透露：臨床運營實踐中，AI技術(shù)的應(yīng)用已屢見不鮮。如合同審核、數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)質(zhì)量審核、eTMF文件的錄入、校對、核查等，AI技術(shù)的加入能夠解放寶貴的人力資源，降本提效，以及在運營質(zhì)量和敏捷性上都有很大幫助。以CTMS對接研究中心，數(shù)據(jù)匯總處理數(shù)據(jù)這個小場景為例，利用自動化流程+AI，5分鐘內(nèi)可以下載處理60000條數(shù)據(jù)，自動整合各中心的數(shù)據(jù)信息后，再發(fā)送郵件至項目相關(guān)人員，而以往這項工作至少要2個小時；又如日常里程碑的錄入，以往報告、方案未能及時遞交時均需要PM人工核對，而AI能夠自動及時提醒相關(guān)人員完成相關(guān)工作；夏總鼓勵各方踏踏實實，一步一個腳印，推動AI技術(shù)在臨床研究領(lǐng)域的應(yīng)用。
先聲藥業(yè)數(shù)據(jù)管理總監(jiān)劉莉也分享了對于AI技術(shù)學(xué)習(xí)與應(yīng)用的心得。她透露，有些企業(yè)已經(jīng)開始學(xué)習(xí)AI并在臨床研發(fā)中進行了AI技術(shù)的探索性應(yīng)用，取得了一定成果；在應(yīng)用過程中，應(yīng)當謹慎選擇使用場景，保持辯證思維，仔細辨別AI的輸出結(jié)果。在她看來，AI并不會取代人類，而是非常強有力的工具，需要主動擁抱，不斷嘗試。
圣方醫(yī)藥研發(fā)董事長兼首席科學(xué)官陳杰在臨床研究領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗。他表示，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)多年前就已在臨床研究（包括真實世界研究）中得到應(yīng)用，如分析動態(tài)治療方案（dynamic treatment regimes）與患者獲益關(guān)系。基于機器學(xué)習(xí)的人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，在臨床試驗的設(shè)計（如產(chǎn)生設(shè)計需要的參數(shù)、患者分布、試驗中心的選擇等）、實施（如數(shù)據(jù)收集、遠程醫(yī)療、不良事件的報告和監(jiān)測、基于風險的臨床試驗監(jiān)察等）和數(shù)據(jù)分析（如生成圖標、敏感性分析等）等方面都有實際的應(yīng)用。隨著非中心化臨床試驗的逐步實施，大量的數(shù)據(jù)采集和分析工作實際上也都是通過智能設(shè)備完成。圣方醫(yī)藥研發(fā)的AI+互聯(lián)網(wǎng)招募服務(wù)中，AI技術(shù)也在病歷信息的自動提取、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、患者的長期隨訪分析等場景也發(fā)揮了顯著成效。
陳杰博士非�？春肁I在藥物研發(fā)領(lǐng)域的未來。在他看來，盡管監(jiān)管對于AI決策結(jié)果仍持審慎態(tài)度，以及AI輸出結(jié)果的透明性和可解釋性在一定程度上限制了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用（特別是應(yīng)用于藥物審批的監(jiān)管遞交），但伴隨著平臺、算法、數(shù)據(jù)3大核心要素的進步，在行業(yè)各方的努力下，AI技術(shù)必將在藥物研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮更大價值。
太美醫(yī)療科技高級副總裁馬東
馬東對于圓桌討論的內(nèi)容進行了總結(jié)。他強調(diào)：AI大模型的快速發(fā)展給醫(yī)藥行業(yè)的智能化帶來新的契機。當前AI的應(yīng)用需要科技公司和醫(yī)藥行業(yè)企業(yè)共同探索和落地可應(yīng)用的場景。AI大模型目前無法解決創(chuàng)新性和創(chuàng)造性的工作，但在行業(yè)流程自動化，降本增效方面具有巨大的前景，是未來降低研發(fā)成本最關(guān)鍵的技術(shù)。太美醫(yī)療科技也在持續(xù)探索和落地AI的應(yīng)用，例如EDC的智能建庫、智能醫(yī)學(xué)監(jiān)查、智能文件歸檔和核查、智能患者招募等等，也期待與阿里這樣的AI大模型平臺企業(yè)和先聲、康方這樣的醫(yī)藥企業(yè)共同實現(xiàn)AI的應(yīng)用和落地。
然而與此同時，AI技術(shù)的應(yīng)用也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護、應(yīng)用場景選擇、開發(fā)成本等挑戰(zhàn)，需要臨床運營者們結(jié)合應(yīng)用場景、實際提效成果、數(shù)據(jù)隱私保護、監(jiān)管法規(guī)等諸多因素予以綜合考慮。
機遇大于挑戰(zhàn)，臨床研究進入AI時代
與會專家均表示，伴隨ChatGPT等應(yīng)用的爆發(fā)式增長，臨床研究行業(yè)對于AI技術(shù)的態(tài)度也正在從不安轉(zhuǎn)向主動學(xué)習(xí)，探索乃至落地應(yīng)用，在許多已取得明顯應(yīng)用成效的場景，AI能夠幫助臨床運營人員節(jié)省大量的人力和時間，提升文件管理的效率與質(zhì)量，節(jié)約數(shù)據(jù)分析時間，將一線運營人員從繁瑣的重復(fù)性勞動中解脫出來，專注于臨床研究的核心工作。
與此同時，基于AI技術(shù)的智能風險預(yù)警、數(shù)據(jù)質(zhì)量的智能核查等也能夠幫助臨床運營人員提前發(fā)現(xiàn)項目風險并采取預(yù)防措施，更好的完成質(zhì)量與進度管理。
對于AI技術(shù)在臨床運營領(lǐng)域的未來，與會專家表示，盡管數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)污染等挑戰(zhàn)不可忽視，但AI技術(shù)正在更多細節(jié)領(lǐng)域展現(xiàn)出出色的降本增效成果，相信在監(jiān)管、申辦方、研究機構(gòu)、企業(yè)的共同努力之下，秉承謹慎、科學(xué)的態(tài)度，AI技術(shù)的應(yīng)用必將越來越廣泛，成為臨床運營者不可或缺的重要助力。
【免責聲明】【廣告】本文僅代表作者本人觀點，與和訊網(wǎng)無關(guān)。和訊網(wǎng)站對文中陳述、觀點判斷保持中立，不對所包含內(nèi)容的準確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考，并請自行承擔全部責任。郵箱：news_center@staff.hexun.com
最新評論