AI가 임상시험 공간을 진정으로 개선하려면 임상시험 수탁기관(CRO)과 제약 회사의 서비스를 새롭게 구성할 필요가 있습니다. 꾸준히 성장 중인 AI 응용 프로그램에 적응하는 것은 그 어느 때보다 발전하고 있는 생명 공학 기술에 적응하는 것과 같습니다. 최근 제약 회사들은 작지만 혁신적인 기업과 아이디어를 받아들였습니다. 제약 파이프라인에 AI 개발을 도입하는 것은 혁신을 아웃소싱하고 박차를 가하는 방법입니다.

얼핏 생각하기에 임상시험에 AI와 머신러닝을 활용하는 것은 CRO에 위협처럼 보입니다. CRO는 그들의 특수한 연계성, 연구 및 데이터 분석 능력을 통해 그들의 가치를 제고하기도 합니다. 그러나 AI와 임상시험을 통합하면 가치 제안을 개선할 수 있습니다. 결과적으로 AI의 활용이 CRO의 주요 장점이 될 수 있습니다. 효과적인 AI 제약 개발은 기존의 이점을 제공하면서도 최신 기술을 선보일 수 있습니다.

CRO에 대한 AI의 가치 제안

AI 응용 프로그램은 CRO가 중요한 작업을 더욱 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 대규모 환자 네트워크에 액세스하나요? AI는 짚더미에서 바늘을 찾는 것처럼 정확한 진단, 나이, 인종, 위치, 심지어 가족력에 맞는 환자를 찾아줍니다. 연구 주제를 확인하기도 전에 일치하는 3개의 연구를 떠올릴 만큼 연구 센터를 잘 알고 있습니까? AI를 활용하면 가장 경제적이고 적합한 위치를 빠르게 찾아줍니다. 웨어러블 및 환자가 설치한 앱에서 데이터를 수집해 접근 방식을 확장할 수 있습니까? AI를 활용하면 데이터를 분석해 빠른 결과를 선보입니다.

프로세스 통합

AI의 시대에서 생존하고 발전하려는 CRO라면 일상의 워크스트림에 AI 제약 개발을 포함시켜야 합니다.

새로운 AI 시스템을 빠르게 도입하려면 CRO 프로세스에서의 AI 역할을 이해해야 합니다. 이전 포스트에서 언급한 것처럼 알려지지 않은 것은 두려움의 대상입니다. AI가 임상 연구원을 대체할 수 없다는 것을 기억하세요. AI는 그들이 일을 빠르고 수월하게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 발전하고 있는 AI에 적응할 수 있을 만큼 충분히 유능한 기업이라면 긍정적인 피드백을 받을 수 있는 임상시험을 지속적으로 수행해 나갈 것입니다. AI 솔루션을 사용하는 기업은 고객에게 더 나은 성과로 보답할 것입니다. 이에 따라 더 많은 비즈니스가 더 많은 데이터 포인트를 제공하여 AI 프로세스가 완성되어 갈 것입니다.