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Les essais cliniques, atteignant 44 milliards de dollars en 2024 et estimés à 69 milliards de dollars en 2029, croissent à un taux annuel de plus de 5,9 %.
Cette croissance est poussée par la recherche de nouveaux produits face aux génériques et aux coûts élevés de R&D, et l’expansion des services de développement précoce de médicaments facilite l’accès pour les petites et moyennes entreprises.
L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner la manière dont les visites aux centres d’essais cliniques (ARC) sont menées au cours des études cliniques. Voici quelques exemples concrets d’optimisation des visites des ARC grâce à l’IA :
Système de prise de rendez-vous intelligent : Un système d'IA peut analyser les données historiques des patients et des ARC pour identifier les modèles et optimiser la planification des visites. Cela peut inclure la prise en compte de facteurs tels que la disponibilité des patients, les temps de trajet et les charges de travail des ARC, afin de minimiser les temps d'attente et d'optimiser l'utilisation des ressources.
Prédiction des annulations et des retards : L'IA peut analyser les données passées pour identifier les patients et les ARC qui sont plus susceptibles d'annuler ou de retarder leurs rendez-vous. Cela permet aux ARC de prendre des mesures proactives, telles que la reconfirmation des rendez-vous ou la proposition de créneaux horaires alternatifs, afin de minimiser les perturbations et de maximiser l'efficacité du programme d'étude.
Formulaires d'évaluation électronique (ePRO) : Les ePRO basés sur l'IA
peuvent guider les patients à travers des questionnaires d'évaluation,
en posant des questions pertinentes et en adaptant l'expérience en
fonction de leurs réponses. Cela peut améliorer la précision et la
complétude des données collectées, réduisant le fardeau pour les patients
et les investigateurs.
Extraction automatique de données (AED) : L'AED peut être utilisée pour
extraire automatiquement des informations clés des notes cliniques,
des dossiers médicaux et d'autres sources de données textuelles. Cela
peut automatiser des tâches fastidieuses et sujettes à des erreurs,
permettant aux investigateurs de se concentrer sur des analyses plus
approfondies et sur l'interaction avec les patients.
Outils de surveillance à distance : Des appareils portables et des capteurs
connectés peuvent être utilisés pour collecter des données en temps réel
sur la santé des patients, telles que la fréquence cardiaque, la tension
artérielle et l'activité physique. L'IA peut analyser ces données pour identifier
les anomalies potentielles et alerter les investigateurs en cas de problèmes
nécessitant une attention immédiate.
Chatbots et assistants virtuels : Des chatbots et des assistants virtuels
basés sur l'IA peuvent fournir aux patients un soutien et des
informations 24h/24 et 7j/7. Cela peut améliorer l'adhésion des
patients au traitement, répondre à leurs questions et préoccupations
et identifier les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
Traduction automatique : L'IA peut traduire en temps réel les conversations
entre les patients, les investigateurs et les autres membres de l'équipe d'étude,
ce qui facilite la communication et la collaboration dans les équipes internationales.
Outils de résumé automatique : L'IA peut générer des résumés concis des dossiers
médicaux, des résultats des tests et d'autres données complexes, permettant aux
investigateurs de prendre des décisions rapides et éclairées.
L'utilisation de l'IA dans les études cliniques est encore à ses débuts,
mais le potentiel d'optimisation des visites aux ARC et d'amélioration
de l'efficacité globale des essais est immense. Au fur et à mesure que
la technologie continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir
des applications encore plus innovantes de l'IA qui transformeront la
manière dont les recherches cliniques sont menées.
Il est important de noter que l'utilisation de l'IA dans les études cliniques
soulève également des questions éthiques et réglementaires importantes
qui doivent être soigneusement prises en compte. Il est essentiel de garantir
que les données des patients soient protégées, que les systèmes d'IA soient
transparents et explicables et que les algorithmes ne soient pas biaisés
ou discriminatoires.
Chez iRevolution, nous développons depuis des années des solutions pour gérer les études cliniques. Nous avons aussi mis en place des infrastructures d'IA de santé qui peuvent être déclinées pour optimiser les études cliniques.
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