دراسات وتقارير

تقرير: الذكاء الاصطناعي يدخل بقوة مجال صناعة الأدوية لتسريع التجارب السريرية

By هند عيد

September 22, 2023

من المعروف أن صناعة الأدوية بحاجة دائماً إلى الابتكار. لهذا السبب، العديد من الشركات الرائدة في هذا القطاع تستثمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية التجارب السريرية.

عملية التغيير الراديكالية هذه تهدف إلى تحقيق فوائد طويلة الأمد، من تحسين جودة الأدوية التي تتوفر للمرضى، إلى تقليل الجهد والتكلفة التي تُصرَف في بحث وتطوير العلاجات الجديدة.

أهمية التجارب السريرية في صناعة الأدوية

ليست هناك شك في أهمية التجارب السريرية.

فهي الخطوة الأخيرة قبل الموافقة على أي دواء جديد، وقد تأخذ سنوات عديدة من البحث وراء الكواليس.

وفي هذه العملية الحيوية، يكون الذكاء الاصطناعي شريكاً ضرورياً يساهم في تسريع العملية وتحقيق نتائج أفضل.

التحديات التي تواجه عملية التجارب السريرية التقليدية

هناك العديد من التحديات التي تعيق العملية التقليدية للتجارب السريرية، منها التكلفة والزمن الطويل، وصعوبة جمع البيانات.

هنا يدخل الذكاء الاصطناعي في الصورة، حيث يستطيع تحليل عدد أكبر من البيانات بسرعة أكبر ودقة أعلى.

وبذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي الفرصة لشركات الأدوية لتقليل العوائق وتحسين النتائج.

الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في صناعة الأدوية

تتطور التقنيات بسرعة هائلة في السنوات الأخيرة، وإحدى النتائج هي ازدياد قدرات الذكاء الاصطناعي.

يحظى الذكاء الاصطناعي بجانب  الذكاء البشري، ويُستخدم على نطاق واسع في العديد من الصناعات، بما في ذلك صناعة الأدوية.

فهم تقنية الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو فروع علم الحواسب والذي يقوم على تقديم أنظمة تحاكي ذكاء البشر، بمعنى أنه يتعلم من الخبرات ويحسن من أدائه.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تسريع التجارب السريرية

شركات الأدوية الكبرى مهتمة بشكل متزايد بالذكاء الاصطناعي بفضل الفوائد التي يمكن أن يقدمها.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقل التجارب السريرية إلى مرحلة جديدة من خلال التأكد من أن الأدوية مفيدة وآمنة من خلال اختبارها بأكثر فعالية وسرعة.

بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم من البيانات وربط الأنماط، يتم تقليل مدة الأمد الزمني للتجارب السريرية وزيادة فعاليتها بسرعة وكفاءة أكبر.

تجارب سريرية محسنة بالذكاء الاصطناعي

ذات يوم، اعتُبر الذكاء الاصطناعي بمثابة استخدامات جانبية في الصناعات الهامة، لكن أصبح الآن في مقدمة الابتكارات العلمية في  صناعة الأدوية.

استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الدراسات السريرية

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة والدقة في تصميم الدراسات السريرية، مما يقلل من الوقت والتكلفة والجهد المطلوبين لاكتشاف العلاجات الجديدة.

تحليل البيانات واستخلاص المعلومات بفضل الذكاء الاصطناعي

بطبيعة الحال، يتطلب مجال الصناعات الدوائية الكثير من تحليل البيانات، ولحسن الحظ، للذكاء الاصطناعي قدرة فائقة على تحليل هذه البيانات واستخلاص بعض المعلومات التي قد تكون مفيدة بشكل غير متوقع.

التحديات والمخاوف المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية

تحولت شركات الأدوية الكبرى منذ مدة طويلة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في محاولة لتسريع التجارب السريرية، لكنها أيضًا تواجه تحديات من ضمنها:

الأمان والخصوصية

قضية الأمان: بينما يمكن للذكاء الاصطناعي توفير الكثير من الوقت، يمكن أيضًا أن يكون مصدر للقلق من حيث الأمان. من المهم لشركات الأدوية التأكد من أن البيانات كلها محمية، وأنها ليست فقط آمنة، بل أيضا دقيقة ومحدثة.

التنبؤ والتحكم الكامل بنتائج التجارب السريرية

التحكم الكامل: والقضية الثانية الرئيسية هي التحكم الكامل بنتائج التجارب السريرية. مع التقدم في الذكاء الاصطناعي، لا يزال يتعين على شركات الأدوية أن تتبع النتائج وتتأكد من أن التجارب تجري بشكل صحيح.

هذا التحكم الدقيق ليس فقط أمرًا هامًا من منظور الأمان، ولكنه أيضًا مفتاح لجمع البيانات الكاملة واستخدامها لتطوير أدوية جديدة.

نماذج ناجحة لشركات الأدوية الكبرى في استخدام الذكاء الاصطناعي

مع التحديات الهائلة المواجهة في عالم الرعاية الصحية، أصبحت الشركات الكبرى للأدوية تتجه لاستخدام الذكاء الاصطناعي بهدف تحقيق العديد من الانجازات، مثل تحسين العمليات الداخلية وتسريع التجارب السريرية.

دور جونسون آند جونسون في تحسين عملية التجارب السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي

جونسون آند جونسون، واحدة من أكبر شركات الأدوية في العالم، استثمرت كثيرا في الذكاء الاصطناعي، وأسفر ذلك عن تحسين المعايير وزيادة الكفاءة في التجارب السريرية.

تجارب سريرية سريعة وفعالة لشركة بيزر

بالنسبة لشركة بيزر فإنها تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق تجارب سريرية أسرع وأكثر فعالية.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع من عملية البحث والتطوير ويحقق نتائج موثوقة بشكل أكبر في تطوير الأدوية الجديدة.