Intelligenza artificiale e sviluppo di farmaci

Negli ultimi anni, l'utilizzo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico ha accelerato lo sviluppo dei farmaci. In futuro, le potenziali applicazioni dell'intelligenza artificiale nello sviluppo dei farmaci saranno sempre maggiori. Volete saperne di più sul futuro dell'intelligenza artificiale nello sviluppo dei farmaci? Leggete di seguito il nostro post di blog.

Intelligenza artificiale e sviluppo di farmaci: attività recenti e future

Solo nel 2021, la Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti ha ricevuto oltre 100 richieste di autorizzazione relative a farmaci convenzionali e biologici sviluppati utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Nel 2023, l'agenzia ha condiviso il suo punto di vista in un documento di discussione. Questo documento faceva parte di un'iniziativa più vasta volta a migliorare le conoscenze e ottenere feedback dal settore e da altri stakeholder. Nello stesso anno, l'EMA ha pubblicato una bozza di un documento di riflessione sull'uso dell'intelligenza artificiale dal titolo "Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle". Tale documento ha dato il via a un processo di consultazione pubblica e a successivi workshop per coinvolgere gli stakeholder esterni in merito alle applicazioni dell'intelligenza artificiale per i medicinali umani e veterinari, inclusi i servizi di traduzione e le soluzioni di creazione contenuti per il settore Life Science. Nel dicembre 2023, l'EMA e i capi delle agenzie per i medicinali (HMA, Heads of Medicines Agencies) hanno pubblicato il loro piano di lavoro sull'intelligenza artificiale fino al 2028, volto a massimizzare i vantaggi e gestire i rischi associati all'intelligenza artificiale. Tale piano prevede diverse iniziative, tra cui:

Bilanciamento di rischi e fiducia in merito all'intelligenza artificiale per lo sviluppo di farmaci

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno trasformando il panorama dello sviluppo dei farmaci, fornendo approcci innovativi per semplificare e migliorare il processo di ricerca. Questi strumenti possono migliorare lo svolgimento dei trial clinici ottimizzando la selezione dei partecipanti, potenziando il monitoraggio dei trial e migliorando le attività di raccolta, gestione e analisi dei dati. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale può anche contribuire a progettare trial non tradizionali, ad esempio trial clinici decentralizzati e trial che incorporano dati reali estratti da cartelle cliniche elettroniche, richieste di indennizzo per problemi medici o altre fonti. Queste applicazioni dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico non solo migliorano l'efficienza dei trial, ma danno anche l'opportunità di creare esperienze più personalizzate per i pazienti, avvicinando il settore dei trial clinici all'era della medicina di precisione.

Le prospettive dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico sono già ampiamente riconosciute nello sviluppo dei farmaci. Tuttavia, non si può dire lo stesso della loro implementazione. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per sostituire o ottimizzare le attività umane nello sviluppo di farmaci richiede fiducia e capacità di gestione dei rischi. Un ulteriore aspetto ugualmente critico è l'addestramento delle macchine. Le autorità di regolamentazione si aspettano che il settore adotti un approccio basato sul rischio per lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio delle tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. L'obiettivo finale è quello di contribuire attivamente a implementare i controlli adeguati per il contesto specifico di utilizzo e impatto di queste tecnologie. Per le autorità di regolamentazione, il nucleo dello sviluppo e della valutazione dei medicinali è rappresentato dal profilo rischi-benefici, nonché dalla protezione generale e dai progressi in materia di salute pubblica. Queste priorità si applicano all'implementazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, così come sono state applicate in passato ad altre tecnologie introdotte nel processo di sviluppo dei farmaci (come l'acquisizione di dati elettronici). Tuttavia, la complessità e l'incertezza legate a intelligenza artificiale e apprendimento automatico non hanno precedenti. Le autorità di regolamentazione si sono chiaramente rese conto che le capacità di calcolo di queste tecnologie stanno già trasformando e mettendo in discussione i processi tradizionali di sviluppo dei farmaci e che è quindi necessario comprendere ed esplorare questo campo in rapida evoluzione.

Considerazioni linguistiche in relazione a intelligenza artificiale e sviluppo di farmaci

La lingua è un prerequisito indispensabile sia per i risultati delle ricerche globali che per il marketing degli interventi medici e l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico miglioreranno profondamente i servizi linguistici. Queste tecnologie hanno il potenziale per ottimizzare i flussi di lavoro e gli asset linguistici. Sono inoltre in grado di generare ed elaborare nuovi contenuti in più lingue, per destinatari e tipi di utilizzo diversi. I fornitori di servizi linguistici, come Lionbridge, stanno rapidamente esplorando e sviluppando casi d'uso di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in parallelo e in partnership con il settore. Il volume di informazioni e contenuti nel settore Life Science è enorme, con tipi di contenuti che vanno da quelli regolamentati a quelli non regolamentati, dai testi medici a quelli in linguaggio semplice. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno trasformando il settore dei servizi linguistici e il modo in cui potrà supportare il settore sanitario in futuro grazie all'utilizzo dei Large Language Model in combinazione con altre risorse linguistiche. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico hanno il potenziale per generare o "ricombinare" nuovi contenuti per mercati o tipi di pubblico specifici, con o senza le dipendenze tradizionali dai file di origine. Con le istruzioni e gli input appropriati, un Large Language Model (LLM) può produrre tipi di contenuto diversi con stili differenti, adattati a segmenti di pubblico e media specifici. Tuttavia, poiché i fornitori di servizi linguistici elaborano contenuti aziendali critici e sensibili per i clienti, devono anche gestire i rischi e fornire soluzioni che ispirino fiducia. Per raggiungere questo obiettivo, Lionbridge cerca continuamente di comprendere a fondo i contenuti e i prodotti dei clienti, i requisiti previsti dalle autorità di regolamentazione e le finalità d'uso. Incentiviamo inoltre lo svolgimento di conversazioni esplorative con i clienti in merito alle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.  

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Rivolgetevi a Lionbridge per servizi di traduzione e soluzioni di creazione di contenuti per il settore Life Science basati sull'intelligenza artificiale e gestiti da esperti. Vantiamo un'esperienza pluridecennale al servizio dei clienti con soluzioni linguistiche e traduzione di trial clinici. Affidatevi a noi per soddisfare i requisiti di conformità linguistica, nonché per preparare e pianificare i trial clinici multilingue. Contattateci per scoprire come possiamo aiutare il vostro team.