Директор глобальной практики здравоохранения и фармацевтики SAS Марк Ламбрехт считает, что на современном этапе развития машинного обучения искусственный интеллект должен стать основополагающим подходом к здоровью и фармацевтике. Однако этот процесс сопряжен со многими проблемами. В 2020 году они могут быть в значительной мере разрешены.
- Расширенные клинические испытания дают много преимуществ при использовании цифровой информации, ориентированной на пациента, и оптимизации клинических разработок. Виртуальные, прагматичные и гибридные планы испытаний улучшат выбор пациентов, обеспечат соблюдение необходимых требований и полученный опыт. Они также приведут к улучшению результатов испытаний, поскольку позволят учитывать и анализировать приверженность пациентов, клинические биомаркеры и другие клинические характеристики. Кроме того, возможность осуществлять все задачи в режиме реального времени позволят обеспечить защиту пациентов от возможных нежелательных явлений. Искусственный интеллект и машинное обучение, поддерживаемые Интернетом медицинских вещей (IoMT) позволят внедрять инновации в конструкцию испытаний, сохраняя связь пациентов и их данных с исследователями.
- Производство фармацевтической продукции все в большей степени будет основываться на цифровых технологиях. Кроме того, изменится алгоритм процессов в пользу роботизированной автоматизации, цифрового моделирования (например, применение дополненной реальности, использование анализа изображений).
- В сфере здравоохранения будут преобладать социальные детерминанты для выявления групп населения, подверженных риску, увеличения расходов на здравоохранение из-за хронических заболеваний, демографических или поведенческих моделей. Примером может служить использование данных о том, как люди заботятся о своем здоровье. При этом будет необходимо создать надежную защиту конфиденциальности данных.
- Новые модели оказания первичной медицинской помощи должны в первую очередь помочь улучшить результаты лечения пациентов, снизить затраты и повысить эффективность работы поставщиков медицинских услуг, плательщиков и госструктур. Эти модели должны предусматривать расширение первичной медицинской помощи через виртуальные клиники и аптечные сети.
- Революция в медицине с генной терапией in vivo, которая борется с эффектами мутаций, продолжится. Эти методы лечения обеспечивают смену парадигмы в сторону высокоточного таргетного лечения. Однако такая терапия потребует выработки новых моделей затрат, прозрачных для плательщиков, чтобы они могли сравнить стоимость генной терапии и лечения хронических заболеваний в течение жизни.
- Искусственный интеллект становится доступным для всех и может использоваться повсеместно в процессах здравоохранения и медико-биологических науках при условии обеспечения высококачественных и интегрированных данных. При этом потребуется больше внимания семантической интеграции данных, а также прозрачности и функциональной совместимости для различных организаций.
