Data science

การปฏิรูปสุขภาพของผู้ป่วย: พลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเภสัชภัณฑ์

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Data Science, AI และเทคโนโลยีดิจิทัลอื่น ๆ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถสร้างโซลูชันด้านสุขภาพเสริมที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยได้ นี่คือวิธีการและเหตุผล ประชากรโลกเพิ่มขึ้นมากกว่า 80 ล้านคนต่อปี ตามรายงาน 2017 ของสหประชาชาติ โดย 2050 จะมี 10 พันล้านคนบนโลกใบนี้และผู้คนที่มีอายุเกิน 60 ปีและสูงกว่าคาดว่าจะเพิ่มเป็นสองเท่า เป็นที่ชัดเจนว่าประชากรโลกที่กำลังเติบโตและสูงวัยต้องการโซลูชันด้านสุขภาพและโภชนาการที่ดีขึ้นและยั่งยืนมากขึ้น Data Science มีพลังในการเปลี่ยนแปลงสุขภาพของผู้ป่วยโดยพื้นฐานและอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการแก้ปัญหาที่ดีขึ้น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้สามารถวินิจฉัยผู้ป่วยได้เร็วกว่านี้และเพื่อให้ได้รับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโรคต่างๆ นี่เป็นกุญแจสำคัญในการปรับแต่งการรักษาให้ตรงตามความต้องการของผู้ป่วยแต่ละราย และเพื่อระบุผู้ป่วยที่จะได้รับประโยชน์สูงสุด นอกจากนี้ โซลูชันดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังช่วยให้นำยาใหม่ๆ มาสู่ผู้ป่วยได้รวดเร็วกว่าที่เคย การตรวจหาโรคก่อนหน้านี้ การดูแลผู้ป่วยแบบบูรณาการเริ่มต้นด้วยการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การวินิจฉัยโรคตั้งแต่เนิ่นๆ อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ โซลูชันดิจิทัลสามารถช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างเหมาะสมโดยเร็วที่สุด ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์สามารถใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสนับสนุนนักรังสีวิทยาในการระบุสัญญาณของ CTEPH (ความดันโลหิตสูงในปอดอุดกั้นเรื้อรัง) ซึ่งเป็นรูปแบบที่หายากของความดันโลหิตสูงในปอด ในการสแกน CTPA (computed tomography pulmonary angiogram) ซอฟต์แวร์จะประมวลผลภาพที่ได้จากการวิเคราะห์หลอดเลือดหัวใจ การไหลเวียนของปอด และหลอดเลือดในปอด ร่วมกับประวัติผู้ป่วยโรคหลอดเลือดอุดตันในปอด นอกจากนี้ อัลกอริธึม AI ยังช่วยให้แพทย์ระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงต่อโรคหัวใจและหลอดเลือด (เช่น ภาวะหัวใจล้มเหลวและโรคหลอดเลือดสมองตีบซ้ำ) ได้เร็วขึ้นและแม่นยำกว่าที่เคย ผู้ป่วยสามารถแยกความแตกต่างได้ตามโปรไฟล์ส่วนบุคคลที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยลักษณะเฉพาะร่วมกัน (ข้อมูลประชากร และปัจจัยเสี่ยงทางคลินิก เช่น โรคเบาหวานและจีโนไทป์) สิ่งนี้ต้องการการประยุกต์ใช้ข้อมูลผลลัพธ์จากการศึกษาทางคลินิก ข้อมูลจีโนมและภาพสำหรับการแบ่งชั้นนี้ การรักษาเฉพาะบุคคล การรักษาผู้ป่วยเป็นรายบุคคลเป็นเป้าหมายหลักที่สามารถส่งผ่านข้อมูลได้ อีกสายงานหนึ่งพยายามปรับการรักษาให้เข้ากับสาเหตุพื้นฐานของโรคของผู้ป่วยแต่ละราย ตัวอย่างหนึ่งคือการพัฒนาอัลกอริธึม AI ที่มีจุดประสงค์เพื่อระบุผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งซึ่งน่าจะเป็นผลมาจากการหลอมรวมของยีน NTRK ในเซลล์เนื้องอกของพวกเขา ซึ่งมักส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโปรตีนหลอมรวม TRK ซึ่งนำไปสู่การเติบโตของมะเร็ง แม้ว่ามะเร็งฟิวชัน TRK โดยรวมจะพบได้ยาก แต่ก็ส่งผลกระทบต่อทั้งเด็กและผู้ใหญ่ และเกิดขึ้นในความถี่ที่แตกต่างกันในเนื้องอกประเภทต่างๆ ซึ่งทำให้การทดสอบการเปลี่ยนแปลงนี้มีความสำคัญมาก อัลกอริธึม AI อาจช่วยให้แพทย์ระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะเป็นมะเร็ง TRK fusion โดยพิจารณาจากพยาธิสภาพของเนื้องอก ผลลัพธ์เหล่านี้จะถูกตรวจสอบโดยวิธีการวินิจฉัยเฉพาะที่ผ่านการตรวจสอบแล้วซึ่งใช้อยู่แล้ว ในท้ายที่สุด อัลกอริธึม AI สามารถช่วยสนับสนุนการทดสอบมะเร็งฟิวชัน TRK ที่สม่ำเสมอและแพร่หลายในเนื้องอกประเภทต่างๆ ส่งผลให้ผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นได้รับประโยชน์จากการรักษาด้านเนื้องอกวิทยาที่แม่นยำซึ่งใช้รักษาเนื้องอกที่เป็นก้อนซึ่งเกิดจากการหลอมรวมของยีน NTRK โดยเฉพาะ นวัตกรรมในภาคการดูแลสุขภาพไปไกลกว่ายาเม็ด ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Data Science และ AI ตลอดจนเทคโนโลยีดิจิทัลอื่นๆ อุตสาหกรรมของเราสามารถสร้างโซลูชันด้านสุขภาพเสริมที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยและลูกค้าได้ ตัวอย่างหนึ่งของการบำบัดทางดิจิทัลคือเกมบนมือถือที่สามารถช่วยให้ผู้ป่วยจัดการกับภาวะสุขภาพเรื้อรังในเชิงรุก เช่น ความเครียด ความวิตกกังวล และภาวะซึมเศร้า การเร่งพัฒนายาใหม่ การวิจัยและพัฒนายาใหม่ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ เนื่องจากการวิจัยด้านเภสัชกรรมมีความซับซ้อนสูงและโครงการต่างๆ มีโอกาสประสบความสำเร็จค่อนข้างต่ำ ข้อมูลจากกลุ่มความร่วมมือระหว่างประเทศของ CRM แสดงให้เห็นว่าน้อยกว่าสิบเปอร์เซ็นต์ของโครงการทำตั้งแต่การวิจัยขั้นต้น (ระยะที่ 1) ไปจนถึงการอนุมัติจากตลาด และวันนี้ มันต้องใช้เวลา – ปีจากการวิจัยในช่วงต้นจนถึงการอนุมัติทางการตลาดของ a ยาใหม่และแม้กระทั่งในช่วงท้ายของการพัฒนาทางคลินิก โครงการส่วนใหญ่ล้มเหลว ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเร่งการค้นพบยาและปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนายาในแง่ของคุณภาพ ต้นทุน และรอบเวลา ในทางปฏิบัติมีการใช้งาน 2 ด้านที่เล็งเห็นศักยภาพและใช้เทคโนโลยีของ AI อยู่แล้ว ประการแรก บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ขั้นสูงจะช่วยระบุเป้าหมายใหม่สำหรับยาที่เป็นนวัตกรรมในการค้นคว้ายา ซึ่งเร็วกว่า แม่นยำกว่า และมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคยเป็นมามาก เมื่อระบุเป้าหมายแล้ว การประยุกต์ใช้ AI ในการสร้างแบบจำลองระยะของโรค การเลือกลูกค้าเป้าหมาย และการเพิ่มประสิทธิภาพผ่านชีววิทยาเชิงคำนวณมีศักยภาพที่จะเพิ่มผลผลิตและเร่งกระบวนการพัฒนายาตัวใหม่ ประการที่สอง การเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการทดลองทางคลินิกเป็นหนึ่งในผลประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับมากที่สุดจากการทดลองทางคลินิกแบบกระจายศูนย์ แทนที่จะมีปฏิสัมพันธ์ในการศึกษาทั้งหมดที่เกิดขึ้นภายในกำแพงของไซต์การวิจัยทางคลินิก การทดลองทางคลินิกแบบกระจายอำนาจจะนำการวิจัยไปยังผู้ป่วย ซึ่งทำได้โดยใช้จุดข้อมูลร่วมกัน ซึ่งรวมถึง e-consent, telehealth, อุปกรณ์สวมใส่, เซ็นเซอร์, แบบสำรวจ และการปรับเปลี่ยนการเยี่ยมชมด้วยตนเองผ่านทางห้องปฏิบัติการ สุขภาพที่บ้าน หรือผู้ให้บริการทางการแพทย์อื่นๆ ด้วยการสร้างกลยุทธ์เพื่อให้องค์กรสามารถกระจายอำนาจและทำให้การทดลองทางคลินิกมีจำนวนเพิ่มขึ้นในรูปแบบดิจิทัล คุณสามารถทำให้การวิจัยเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ป่วยกลุ่มใหญ่ การนำการทดลองใช้ไปสู่ผู้ป่วยผ่านเทคโนโลยีกระจายอำนาจ ทำให้การมีส่วนร่วมสะดวกยิ่งขึ้น ในขณะที่การรวบรวมข้อมูลในชีวิตจริงและการประมวลผลข้อมูลจะมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น สามารถลดระยะเวลาของการทดลองทางคลินิกได้ และเราคาดหวังว่าจะสามารถทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยในชีวิตจริงได้แม่นยำยิ่งขึ้นและด้วยการทดลองที่มีขนาดเล็กลง ต้องขอบคุณความสามารถในการแบ่งชั้นผู้ป่วยตาม AI และความสามารถในการคาดการณ์ความเสี่ยง ชุดข้อมูลจำนวนมากเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการใช้เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความร่วมมือจากภายนอกและความร่วมมือเชิงกลยุทธ์จากภาควิชาการ อุตสาหกรรมเทคโนโลยีชีวภาพ และชุมชนสตาร์ทอัพ ยังเป็นส่วนประกอบสำคัญในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลในทางที่มีความหมายและมีประสิทธิภาพมากที่สุดเพื่อให้ผู้ป่วยได้รับผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้น Data Science เป็นเส้นชีวิตของการทำให้เป็นดิจิทัลของเราในฐานะอุตสาหกรรม และเป็นพื้นฐานในการเปลี่ยนแปลงสุขภาพของผู้ป่วยในปัจจุบันและในอนาคต ชอบบทความ? ค้นหาทีม Bayer ที่ Data Natives Conference 2019 และพูดคุยกับพวกเขาด้วยตนเองเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสุขภาพของผู้ป่วย

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button