沃卡惠过去几十年来，由于新技术的引入，我们在医疗保健领域取得了令人难以置信的进步。现在，人工智能 (AI) 提供了另一个重大机会，可以继续推动这一趋势，进一步改善患者的生活。在了解和治疗健康状况方面，人工智能有各种各样的应用。事实上，当研究人员着手治疗一种新疾病时，人工智能可以在整个流程中得到利用。该技术对于发现新药、了解新出现的疾病和衡量治疗效果特别有用。
药物发现中的人工智能
早在制造商将药物推向市场之前，研究人员就一直在努力寻找正确的分子。人工智能可以应用于药物发现和开发，特别是为了使过程更高效、更便宜。在典型的发现过程中，研究人员可能会花费数年时间测试不同的分子，却发现为临床试验选择的分子没有达到预期的效果。人工智能可以通过预测不同分子的生物活性和相互作用来在此过程中发挥作用。通过利用现有数据，预测模型甚至可以在任何人踏入实验室之前识别出更有可能产生研究人员和医学界所希望的影响的分子。
人工智能在药物开发中的应用仍处于相对早期阶段，目前市场上还没有人工智能发现的药物。话虽如此，相当多的医疗保健和研究组织已经开始将人工智能纳入这一过程，并正在利用人工智能开发的药物进行临床试验。例如，使用 AI 识别的一种治疗特发性肺纤维化 (IPF) 的药物于 2022 年进入 1 期试验，并于今年早些时候获得 FDA 孤儿药称号。随着行业对人工智能越来越熟悉，其在药物开发中的应用可能会进一步扩大，我们最终可能会看到用人工智能开发的药物被提供给患者。
人工智能在流行病学和临床试验管理中的应用
将疗法推向市场并将其交到患者手中的另一个关键步骤是了解疾病及其如何影响人群的健康结果。这就是流行病学家发挥作用的地方——负责量化和监测目标人群和适应症的治疗风险管理的研究人员群体。
利用人工智能和机器学习(ML) 技术，流行病学家可以探索真实世界数据 (RWD)（以及其他类型的可用数据），并确定与商业和临床决策相关的趋势。由于机器学习针对以无假设的方式探索数据进行了优化，因此它使研究人员能够发现新的模式，对疾病患病率等关键趋势进行更好的预测，并识别与不良结果相关的风险因素。这些见解对于研究人员开发最有效地满足目标人群需求的治疗方法至关重要。
人工智能还可以实现药物开发临床试验阶段的部分自动化，这对于在新疗法到达患者之前确定新疗法的安全性和有效性至关重要。例如，可以利用人工智能来确保招募正确的患者进行临床试验，并且研究组代表一般人群，同时考虑到多样性和公平性。人工智能还可以以比人类团队更可靠的方式帮助审查试验的安全报告。并非所有流行病学和临床试验设计都可以自动化，但人工智能可以使流程的某些方面更加高效。
人工智能评估治疗结果
一旦临床试验证明了有效性，了解医疗保健市场中新干预措施的价值就至关重要。到目前为止，研究人员已经花费了无数的时间和数亿甚至数十亿美元来开发一种疗法，但他们仍然需要确保正确的患者能够在需要时获得它。这就是健康经济学和结果研究 (HEOR)（对医疗保健干预措施价值的研究）在药物开发渠道中发挥关键作用的地方。
HEOR 分析的最终目标是帮助付款人和其他负责医疗保健融资的人优化其人口的健康，同时最大限度地降低成本。如果没有它，卫生系统将无法实现财务稳定，及时提供医疗服务也会受到影响。人工智能可以通过揭示数据模式来帮助量化治疗的增量效益，从而在 HEOR 分析中发挥作用，例如识别相对于一般人群而言，结果得到更大改善的独特亚人群。
例如，机器学习被用于一项针对 2 型糖尿病患者的研究中，以调查哪些亚群可以从旨在减肥的行为干预中受益。虽然在一般 2 型糖尿病患者中没有发现显着影响，但研究人员发现，具有特定特征的亚组可以避免干预后心血管疾病的并发症。这些见解帮助临床医生和健康计划了解哪些特定患者将从干预中受益最大，从而有助于改善患者的治疗效果并节省总体成本。
人工智能在制药管道中的未来
在理解和治疗疾病方面，人工智能显然有多种应用，研究人员致力于进一步推进这项技术。事实上，HEOR 的领导组织 ISPOR 最近制定了在该领域使用机器学习的指南。这表明我们致力于扩大人工智能和机器学习的使用，以最大限度地发挥其潜力。
流行病学家、研究人员、健康经济学家和其他在药物开发渠道中发挥作用的人都可以从将人工智能纳入他们的工作中发现价值。如果我们能够利用人工智能更好地了解疾病并开发出更有效、更有针对性的治疗方法，患者最终将受益匪浅。人工智能在医疗保健和制药领域在改善生活方面拥有无限的潜力——我们有责任最大限度地利用它。
