مینا نیوز وایر ، سان فرانسسکو : نړیوال درمل جوړونکي په زیاتیدونکي توګه د مصنوعي استخباراتو څخه کار اخلي ترڅو د کلینیکي پراختیا خورا وخت مصرفونکي برخې فشار کړي، دا ټیکنالوژي د دندو لکه د آزموینې ځایونو غوره کول، د ګډونوالو سکرین کول، د معلوماتو جریان څارنه او د تنظیمي اسنادو راټولول پلي کوي. اجرایوي رییسانو او پانګوالو د صنعت په وروستیو لنډیزونو کې بدلون تشریح کړ، ځکه چې شرکتونه د وروستي مرحلې برنامو کې د مهال ویش لنډولو او لاسي کار کمولو لپاره عملي لارې لټوي.
هغه وسایل چې کارول کیږي د ماشین زده کړې سیسټمونو څخه نیولې تر تولیدي AI سافټویر پورې دي چې تخنیکي متن مسوده کوي او چک کوي. شرکتونو لومړی په عملیاتي مرحلو تمرکز کړی چې په منظم ډول آزموینې ورو کوي، پشمول د هغو ځایونو پیژندل چې احتمال لري په وخت سره استخدام شي، د ځایی اړتیاو سره پروتوکولونه تنظیم کول، او معیاري اسناد چمتو کول چې کولی شي په نړیوالو فایلونو کې په زرګونو پاڼو کې وګرځي.
نووارټیس د وخت سپمولو یوه له روښانه مثالونو څخه یادونه کړې ده. د ۱۴۰۰۰ ناروغانو، د زړه او رګونو د پایلو د وروستي پړاو مطالعې په پیل کولو سره چې د هغې د کولیسټرول کمولو درملنې لیکویو سره تړلې وه، شرکت وویل چې مصنوعي ذهانت د احتمالي آزموینې سایټونو محدودولو او درجه بندي کولو کې مرسته وکړه، هغه څه چې معمولا د څلورو څخه تر شپږو اونیو پورې د انتخاب پروسه وي په دوه ساعته ناسته بدلوي. نووارټیس وویل چې دا طریقه د نوم لیکنې ملاتړ کوي چې هدف ته نږدې پای ته رسیږي.
GSK د ډیجیټل وسیلو کارولو څخه د پام وړ لګښتونو کمښت راپور ورکړی چې د وروستي مرحلې د سالنډۍ مطالعاتو کې AI پکې شامل دي. شرکت وویل چې دوی د معلوماتو اداره کولو او مطالعاتو عملیاتو پورې اړوند د لاسي کار کمولو سره نږدې 8 ملیون پونډه خوندي کړي، دا په ګوته کوي چې ولې لوی تولید کونکي په اتوماتیک کولو کې پانګونه کوي حتی کله چې د نوي درملو کشف کولو اصلي ساینس پیچلی او ورو پاتې وي.
په کلینیکي پراختیا کې عملیاتي اتوماتیک کول
د آزموینې اجرا کولو هاخوا، شرکتونه د تنظیمي سپارښتنو ګړندي کولو لپاره مصنوعي ذهانت کاروي، چیرې چې تکراري مسوده او کراس چیک کول کولی شي لوی ټیمونه د میاشتو لپاره مصرف کړي. ډیری درمل جوړونکو ویلي چې دوی د کلینیکي مطالعاتو راپورونو د برخو لومړۍ مسودې رامینځته کولو لپاره تولیدي مصنوعي ذهانت کاروي، د آزموینې پایلې په معیاري ټیمپلیټونو بدلوي او د تنظیم کونکو لپاره د کڅوړو نهایی کیدو دمخه په جدولونو، داستانونو او ضمیمو کې د ثبات چکونه پرمخ وړي.
ځینې شرکتونه د "اجنټیک" سیسټمونو ازموینه هم کوي چې د محدود انساني معلوماتو سره د څو مرحلو کاري جریان بشپړولو لپاره ډیزاین شوي، لکه د ډیری داخلي ډیټابیسونو څخه معلومات راټولول، د جوړښت شوي لنډیزونو تولید کول او د بسته بندۍ پایلې د سپارلو لپاره چمتو فارمیټونو ته. مشورتي شرکت مک کینسي اټکل کړی چې ډیر خپلواک AI کولی شي په پنځو کلونو کې په کلینیکي پراختیا کې تولید له 35٪ څخه تر 45٪ پورې لوړ کړي، یو شمیر شرکتونو یادونه کړې ځکه چې دوی د واحد مطالعاتو هاخوا پیلوټانو اندازه کوي.
د مصنوعي ذهانت له لارې تولید شوي شواهدو لپاره تنظیمي پټلۍ
تنظیم کونکو د مصنوعي ذهانت د کارولو لپاره د تمو رسمي کول پیل کړي دي کله چې محصولات ممکن د خوندیتوب، اغیزمنتوب یا کیفیت په اړه پریکړو باندې اغیزه وکړي. د متحده ایالاتو د خوړو او درملو ادارې د جنوري په 2025 کې د لارښود مسوده خپره کړه چې د استعمال د تعریف شوي شرایطو لپاره د مصنوعي ذهانت ماډلونو اعتبار ارزولو لپاره د خطر پر بنسټ چوکاټ وړاندې کوي، په شمول د اسنادو او ازموینې چې د شواهدو په تولید کې ماډل لوبوي د رول سره متناسب دی.
د ۲۰۲۶ کال په جنوري کې، FDA او د اروپا د درملو ادارې د درملو په پراختیا کې د "ښه مصنوعي ذهانت عمل" لپاره ګډ لارښود اصول خپاره کړل، چې د کلینیکي آزموینو څخه تر تولید او خوندیتوب څارنې پورې په ټولو مرحلو کې د مصنوعي ذهانت پلي کولو لپاره پراخه حکومتداري او د ژوند دورې نظرونه تشریح کوي. په جلا توګه، FDA دا هم ویلي چې دا په داخلي توګه د مصنوعي ذهانت وسایل ځای پر ځای کوي ترڅو کارمندانو سره د بیاکتنې پروسې کې د تکراري دندو اداره کولو کې مرسته وکړي.
په ټول سکتور کې، اجرایوي رییسانو ټینګار کړی چې اوسني، د تایید وړ لاسته راوړنې یوازې د مصنوعي ذهانت له لارې د پرمختګ درملو تولید پرځای په اجرا او اسنادو متمرکزې دي. لکه څنګه چې تصویب پراخیږي، شرکتونه تعقیبوي چیرې چې اتوماتیک د آزموینې عملیاتو او سپارلو چمتووالي کې سرعت او کیفیت ښه کوي، پداسې حال کې چې د کلینیکي قضاوتونو او وروستي تنظیمي حساب ورکولو لپاره د انسان نظارت ساتل کیږي.
د "FDA او EMA" پوسټ د مخدره توکو په پراختیا کې د مصنوعي ذهانت کارولو لپاره اصول بیانوي، لومړی د متحده عربي اماراتو په ګزټ کې خپور شو.