AI 和药物开发

在过去几年中，人工智能/机器学习（简称 AI/ML）的使用加快了药物开发的速度。更多潜在的 AI 药物开发应用也将不断涌现。想详细了解 AI 与药物开发的未来吗？阅读我们的以下博客文章。

AI 和药物开发：最近和即将推出的活动

仅在 2021 年，美国食品和药物管理局 (FDA) 就收到了超过 100 项有关使用 AI/ML 进行生物制品和药物开发的申请。2023 年，该机构在一份讨论报告中对此发表了自己的观点。该报告是用于增强学习并从行业和其他利益相关者处获取反馈的综合方案中的一部分。欧洲药品管理局 (EMA) 也在同年发布了其针对 AI 的一份思考性报告草案“对在医药产品生命周期中使用 AI 的思考”。该报告通过发起公众意见征求活动以及组织后续研讨会，与外部利益相关者互动，探讨人用和兽用药品领域中的 AI 应用，包括生命科学翻译服务和生命科学内容解决方案。2023 年 12 月，EMA 和药品机构负责人 (HMA) 发表了其至 2028 年的 AI 工作计划。该计划旨在充分利用 AI 的优势并管理其风险。该计划涵盖多个方向，包括：

平衡在药物开发中使用 AI 的风险和对 AI 的信任

AI/ML 通过提供创新方法来简化和增强研究过程，不断促进药物开发领域的转变。这些工具可以通过优化试验参与者选择、增强试验监控并提升数据收集、管理和分析来改善临床试验执行。使用 AI 还有助于设计非传统试验，例如分散式临床试验 (DCT) 以及包含从电子医疗记录 (EHR)、医疗索赔或其他源提取的实际数据 (RWD) 的试验。这些 AI/ML 应用不仅可以提升试验效率，还能创造机会来打造更加个性化的患者体验，从而将临床试验行业向精准医疗时代推进。

AI/ML 在药物开发中的使用前景已经得到广泛认可。不过，它们并没有公认的实现方式。使用 AI 来代替药物开发中的人工任务或提升人工任务的效率，不仅需要给予 AI 信任，还要管理相关的风险。这一点与训练机器同等重要。监管机构希望行业采用基于风险的方法来开发、部署和监控 AI/ML 技术。最终目标是能够积极帮助合理控制 AI/ML 特定使用情境和影响。对于监管机构，药物开发和评估的核心是其风险利益关系以及对公众健康的总体保护和提升。监管机构会针对 AI/ML 应用考虑这些优先事项，如同对其他广泛应用于药物开发中的技术（例如电子数据采集）一样。但值得注意的是，AI/ML 的复杂性和不确定性是前所未有的。各监管机构已经清晰地认识到，AI/ML 的计算能力正在转变药物开发领域并对其带来了挑战，这促使监管机构在这个快速发展的领域寻求共同学习和探索。

AI 和药物开发的语言探索

语言是获得全球研究结果和进行医疗干预营销的先决条件，并且 AI/ML 会深度提升语言服务。这些技术具有优化语言工作流程和语言资产的潜力。此外，它们还能面向各种语言、受众和预期用途来生成和处理新内容。Lionbridge 等语言服务提供商兼顾 AI/ML 用例的快速探索和开发，并在行业内开展合作。生命科学行业拥有海量信息和内容，内容类型涵盖受监管内容和不受监管内容，并且风格涉及医疗语言风格和通俗语言风格。AI/ML 正在使用 LLM 并融合其他语言资源来转变语言服务行业及其对未来医疗效果提供支持的方式。AI/ML 潜力巨大，可以针对特定受众或市场生成或“重新合成”新内容，而不依赖传统的源文件。在正确的指令和输入下，LLM 能够以多种风格生成不同类型的内容，这些风格可根据特定受众或媒体进行调整。不过，鉴于语言服务提供商为客户处理业务关键型内容和敏感内容，我们还必须对我们的解决方案进行风险管理并建立信任。为实现这一目标，Lionbridge 持续致力于深入探究客户的内容和产品、监管要求以及预期用途。此外，我们也建议与客户展开有关 AI 解决方案的探索性对话。  

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选择 Lionbridge 由专家主导的 AI 生命科学翻译服务和生命科学内容解决方案。我们在帮助客户提供临床试验翻译和语言解决方案方面拥有数十年的经验。在帮助您满足语言合规要求以及准备和规划多语言临床试验方面，我们值得信赖。立即联系我们，了解我们可如何为您的团队提供帮助。