La traduction en sciences de la vie, l'IA et la phase post-commercialisation de médicaments

Les services d'IA pour les entreprises de sciences de la vie ont refaçonné le secteur. En effet, les grands acteurs de ce secteur réévaluent les méthodes utilisées pour créer, traiter et traduire du contenu depuis les années 1990 (avec l'introduction de l'harmonisation CIH dans le développement de médicaments). Les agences de services de traduction en sciences de la vie élaborent de nouvelles pratiques afin de tirer parti des avantages à grande échelle de l'IA générative pour la documentation réglementée, mais également dans le but de limiter les risques. Certes, le secteur des sciences de la vie doit adopter l'IA avec précaution. Néanmoins, Lionbridge recommande aux promoteurs de médicaments de se pencher attentivement sur les opportunités qu'offrent les services d'IA pour les entreprises de sciences de la vie.    

Cette série de blogs va explorer les phases du cycle de vie d'un médicament, du point de vue du contenu et de la langue, en particulier pour la traduction et la localisation dans les sciences de la vie. Nous y formulerons des conseils pour appliquer les LLM de manière sûre et efficace, y compris aux traductions de produits réglementés. Vous y découvrirez les défis liés à l'application des LLM et aux opportunités liées à l'IA dans les sciences de la vie.

Dans les blogs précédents, nous avons abordé les phases de pré-commercialisation et de lancement du cycle de vie des médicaments. Ce blog se concentrera sur la phase de post-commercialisation des nouveaux médicaments.

Services d'IA dans la traduction et la localisation dans les sciences de la vie : phase post-commercialisation 

Après avoir été lancé sur le marché, le médicament entre en phase de post-commercialisation. Cette phase se poursuit jusqu'à ce que le produit soit retiré du marché.

Les activités de post-commercialisation incluent, entre autres :

• Renouvellements, variantes et extensions d'autorisations de commercialisation

• Engagements d'études cliniques post-commercialisation requis par les autorités réglementaires dans le cadre de l'autorisation de commercialisation initiale du produit

• Études de surveillance post-commercialisation pour mesurer en permanence la sécurité, évaluer l'efficacité et optimiser l'utilisation du produit

• Études cliniques post-commercialisation à l'appui d'extensions d'étiquetage ou de populations spéciales

• Rapports agrégés sur les mises à jour de sécurité périodiques contenant des analyses complètes, concises et critiques des avantages/risques d'un produit

• Rapports individuels sur la sécurité des dossiers pour consigner les suspicions d'effets indésirables

• Activités de marketing produit et de formation à la vente

• Campagnes sur les réseaux sociaux

Les avantages de l'IA pour les ressources linguistiques d'autorisation clinique et marketing

Les nouveaux médicaments font souvent l'objet de plusieurs études cliniques post-commercialisation, afin d'obtenir plus d'expérience sur le traitement dans la pratique de routine. Les études cliniques menées selon le plan de développement clinique lors de la phase de pré-commercialisation sont différentes. Elles respectent certaines exigences spécifiques et explorent des hypothèses afin de générer des preuves statistiques de l'efficacité et de la sécurité du médicament. Les réviseurs réglementaires pourront ainsi déterminer l'équilibre avantages/risques du produit. Les études cliniques réalisées lors de la phase de post-commercialisation peuvent viser d'autres objectifs. Par exemple, les points suivants peuvent être étudiés :

• Sécurité à long terme

• Interactions avec d'autres médicaments

• Populations pédiatriques

• Épidémiologie

Quel que soit le but de ces études, le référentiel linguistique développé au cours des essais cliniques pré-commercialisation peuvent être transposés aux études post-commercialisation, ce qui génère certains avantages. Les ressources linguistiques, telles que les mémoires de traduction, les glossaires, la terminologie et les aspects stylistiques, peuvent être regroupées dans l'ingénierie d'invites pour améliorer les résultats linguistiques optimisés par l'IA. Le contenu existant en arrière-plan, qui n'est pas spécifique au protocole, peut contribuer à augmenter l'efficacité et les économies, à condition de mettre rapidement en place une stratégie linguistique lors du développement du médicament.

En outre, la création de nouveau contenu et d'une nouvelle documentation sur les médicaments commercialisés continue d'évoluer lors de la phase de post-commercialisation, car une autorisation de commercialisation est de nature dynamique. Le fabricant doit mettre à jour le dossier qui vient appuyer une autorisation et s'assurer que le produit suit les progrès scientifiques et les nouvelles exigences réglementaires. Ainsi, après son autorisation initiale, un produit commercialisé connaîtra souvent plusieurs variantes. Souvent, les autorisations de commercialisation seront également prolongées pour de nouvelles substances actives dans les médicaments, ce qui nécessitera une nouvelle autorisation de commercialisation.

Le cycle de vie du contenu d'une substance active dans un médicament peut couvrir plusieurs produits commerciaux et plusieurs procédures d'autorisation de commercialisation. Les promoteurs de médicaments adoptent rarement une stratégie linguistique couvrant tout le cycle de vie d'un médicament et ses modifications post-commercialisation. Ils passent donc à côté d'économies importantes et d'une optimisation linguistique. En outre, l'application de l'IA sur des projets de traduction de taille réduite ou indépendants n'offrira pas l'efficacité promise par les grands modèles de langage.

Défis et risques liés aux grands modèles de langage tout au long du cycle de vie du médicament

Dans cette série de blogs sur le cycle de vie des médicaments, nous avons abordé les phases de pré-commercialisation, de lancement et de post-commercialisation. Selon nous, si les ressources linguistiques sont transposées d'une étape à l'autre et si les grands modèles de langage sont appliqués, l'IA peut fortement améliorer les économies et la cohérence linguistique pour les traductions réglementées. Cependant, les traductions réglementaires optimisées par l'IA comportent certains risques. Les grands modèles de langage sont susceptibles de créer des hallucinations (contenu inventé, incohérent avec les données entrées). Nous abordons cette difficulté et d'autres encore, liées aux grands modèles de langage, dans notre eBook IA et stratégie linguistique en sciences de la vie : ce que vous devez savoir.

Les opportunités liées à l'IA pour la traduction dans les sciences de la vie au cours de la phase de post-commercialisation

• Économies et cohérence linguistique pour les études cliniques post-commercialisation qui utilisent l'IA et les ressources linguistiques recueillies au cours des études cliniques pré-commercialisation

• Économies et cohérence linguistique pour les renouvellements d'autorisations de commercialisation, les variantes et les extensions après l'approbation et l'autorisation initiales

• Économies et cohérence linguistique pour les activités de sécurité pré et post-commercialisation

• Économies et cohérence linguistique dans les messages et la communication des allégations sur les produits, du lancement aux activités post-commercialisation

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Envie d'explorer les opportunités et de vous préparer à relever les défis liés aux services linguistiques en sciences de la vie optimisés par l'IA pour la phase post-commercialisation de votre médicament ? Nous proposons des services de traduction de contenu et des solutions en sciences de la vie pour tous les jalons de votre parcours de développement de médicaments. Contactez-nous.