Современная фармацевтика все чаще становится заложником быстрого развития информационных технологий. Специалисты, занимающиеся разработкой, регистрацией и фармаконадзором, буквально тонут в океане рутинных задач, тратя до 70% рабочего времени на повторяющиеся процессы. В то же время регуляторные требования усложняются, объем данных растет экспоненциально, а сроки выхода новых лекарственных препаратов на рынок сокращаются. Кадровых ресурсов при этом катастрофически не хватает.
Как результат — все возрастающие надежды, связанные с использованием искусственного интеллекта (ИИ), который воспринимается многими, как панацея от всех бед. Действительно, ИИ обещает настоящую революцию в отрасли: мгновенные анализ клинических данных, автоматическое заполнение досье, предсказание побочных эффектов и т. д. Не случайно инвестиции в ИИ для фармы достигли в 2024 году 15 млрд долларов. При этом, каждая вторая компания экспериментирует с машинным обучением.
Что же требуется от ИТ-решений?
И все-таки остается вопрос: почему специалисты все еще перегружены, и чего именно они ждут от автоматизации? По мнению Александра Солодовникова, директора по управлению качеством ООО «Статэндокс», основными ожиданиями от новых ИТ-решений являются их простота внедрения, интеграция с существующими процессами, прозрачность работы, а также модульность и гибкость настроек. Все это переводит идею автоматизации из разряда теоретических концепций в практически реализуемую систему.
Как свидетельствует практика использования различных модулей ИИ в фарме, их эффективность напрямую зависит от качества входных данных, их интерпретируемости, регуляторной неопределенности, степени интеграции с другими системами. Опыт ряда стартапов в области разработки новых лекарств показал, что ИИ в рамках доклинических и клинических исследований позволял лишь ускорить разработку кандидата и повышал эффективность ранних фаз, однако впоследствии оказывался бесполезным.
Все это, по мнению Александра Солодовникова, не означает, что использовать возможности ИИ не нужно. Просто важно понимать возможные ограничения.
«Говоря об ИИ нужно всегда помнить, что есть некоторый разрыв между завышенными ожиданиями от его внедрения и реальностью. ИИ «из коробки» не понимает нюансов регуляторных требований, историю изменений в досье конкретного препарата или специфику корпоративной культуры и система менеджмента качества (СМК — это совокупность правил, процессов и документов, которые помогают компании работать стабильно и снижать количество ошибок — от Ред.). Регуляторы не примут «ИИ так решил» в качестве оправдания. Ключевой принцип любой автоматизации: она должна усиливать человеческие способности, а не заменять их. За каждым решением все равно должен стоять квалифицированный специалист, готовый его обосновать», — подытожил Александр Солодовников.
Продолжение статьи читайте на сайте МА.
Информация представлена в ознакомительных целях и не является медицинской консультацией. Имеются противопоказания. Необходима консультация специалиста.
👉 Подписывайтесь на канал МА в Телеграм
👉 Читайте наши новости и статьи на сайте mosapteki.ru