كيف ساعدنا Idorsia على إثبات تفوقها العلاجي باستخدام الذكاء الاصطناعي والأدلة الواقعية

التحدي: إظهار التفوق على مستوى الرعاية باستخدام RWE

شرعت شركة Idorsia، وهي شركة صيدلانية بيولوجية عالمية، في إثبات أن علاجات الأرق المتنافسة كان أداؤها ضعيفًا مقارنة بالأدوية الخاصة بها من حيث النتائج التي أبلغ عنها المريض (PROMs). تقليديًا، سيكون المعيار الذهبي لإثبات مثل هذه الادعاءات هو التجارب العشوائية ذات التعمية المزدوجة. ومع ذلك، فإن تشغيل التصوير المقطعي المحوسب لكل علاج منافس كان سيكون غير قابل للتطبيق من الناحية المالية ويفتقر إلى المرونة.

في الوقت نفسه، لم يكن الاعتماد على أدلة العالم الحقيقي (RWE) ممكنًا مع منهجيات الصناعة الراسخة، حيث نادرًا ما يتم تسجيل النتائج التي يبلغ عنها المريض في البيانات المنظمة، مما يجعل من المستحيل مقارنة العلاجات باستخدام الأساليب التقليدية. وقد خلق هذا حاجزًا رئيسيًا: كيفية إنشاء رؤى موثوقة تعتمد على البيانات دون الاعتماد على RCTs غير العملية أو مجموعات بيانات RWE غير المكتملة.

كيف ساعدنا

كان هدفنا الأساسي هو تطوير مقياس النتائج المبلغ عنه من قبل المريض (PROM) وإجراء دراسات سببية لاحقة لإثبات فعالية العلاجات المختلفة. كان النهج الوحيد لجعل المشروع ممكنًا هو تحديد الإشارة من ملاحظات الطبيب في بيانات RWE من خلال علم الوجود التجريدي النموذجي، وهو ما لم يتم القيام به قبل دراستنا.

بالتعاون مع عملائنا، قمنا بتصميم منهجية جديدة تمامًا لتعريف PROMS من خلال استخراج الإشارات المخفية من ملاحظات الطبيب غير المهيكلة.

قمنا ببناء DiSmol، وهو إطار للذكاء الاصطناعي يستفيد من معالجة اللغة الطبيعية لتحليل الملاحظات السريرية واكتشاف علامات الضعف النهاري لدى مرضى الأرق، وهو أمر غالبًا ما تفتقده رموز التشخيص وحدها. كان جوهر الحل عبارة عن أنطولوجيا مجردة، مصممة لقياس الإشارات الشبيهة بـ PROM من النص الحر للأطباء.

مكننا هذا الابتكار من قياس تأثيرات العلاج عبر العلاجات المختلفة، مع فتح فرص جديدة لدراسات RWE التي كانت تعتبر في السابق مستحيلة. تمت مراجعة المنهجية والنتائج لاحقًا ونشرها في طب اتصالات الطبيعة، مما يمثل إنجازا علميا هاما.

التأثير: ربط البحوث السريرية وعلوم البيانات

من خلال الجمع بين علوم البيانات والخبرة في المجال، ساعدنا Idorsia على تحويل البيانات غير المنظمة غير المستخدمة سابقًا إلى أدلة واقعية قابلة للتنفيذ، مما يثبت أن RWE القائم على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكمل التجارب السريرية المكلفة، وفي بعض الحالات يحل محلها.

• وضع معيار صناعي جديد ← قدم طريقة جديدة لتعريف PROMs في دراسات RWE.
• مكّن البحث المستقبلي ← خلق منهجية يمكن تطبيقها على المجالات العلاجية الأخرى.
• التأثير التجاري ← عزز مكانة عملائنا في السوق من خلال دعم استراتيجيتهم التجارية بأدلة RWE القوية.