AI i modele językowe w medycynie: globalna potrzeba regulacji i wspólnych standardów

Szybki rozwój sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych (LLM) w medycynie wywołuje rosnącą debatę na temat regulacji i bezpieczeństwa. Narzędzia te znajdują zastosowanie w diagnostyce, dokumentacji medycznej i wsparciu decyzji klinicznych. Jednocześnie ich dynamiczny rozwój wyprzedza istniejące ramy prawne. Eksperci wskazują na konieczność skoordynowanego podejścia globalnego.

Wielka Brytania uruchamia centrum danych zdrowotnych: innowacje pod presją zaufania i prywatności

W Wielkiej Brytanii ogłoszono utworzenie nowego centrum danych zdrowotnych, którego celem jest przyspieszenie badań klinicznych i innowacji w ochronie zdrowia. Na czele inicjatywy stanęło kierownictwo z doświadczeniem w sektorze biofarmaceutycznym, co ma wzmocnić powiązanie nauki z przemysłem. Projekt zakłada integrację danych klinicznych, populacyjnych i badawczych. Rząd brytyjski podkreśla jego strategiczne znaczenie dla konkurencyjności kraju.

Wyjaśnialność i wydajność: warunki adopcji AI w praktyce klinicznej

Publikacje w obszarze medycyny cyfrowej, w tym na łamach „npj Digital Medicine”, coraz częściej akcentują potrzebę holistycznego podejścia do projektowania algorytmów medycznych. Oznacza to łączenie wysokiej wydajności modeli z ich wyjaśnialnością i możliwością audytu.

AI w farmacji: obietnica produktywności czy nowa warstwa narracji

Doniesienia Reutersa wskazują na wyraźne przyspieszenie inwestycji firm farmaceutycznych w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, szczególnie w obszarze badań i rozwoju. AI jest prezentowana jako narzędzie zdolne skrócić czas odkrywania cząsteczek, optymalizować projektowanie badań klinicznych oraz ograniczać koszty całego procesu R&D.

FDA modernizuje statystykę w badaniach klinicznych – zielone światło dla metod bayesowskich

FDA opublikowała projekt nowych wytycznych dotyczących szerszego wykorzystania metod bayesowskich w badaniach klinicznych leków i terapii biologicznych. Jest to istotna zmiana w podejściu regulatora, który przez dekady opierał się głównie na klasycznych metodach statystyki częstotliwościowej. Teraz agencja sygnalizuje gotowość do akceptacji bardziej elastycznych i adaptacyjnych modeli analizy danych.

USA i Europa uzgadniają zasady dobrej praktyki dla AI w rozwoju leków

Regulatorzy z USA i Unii Europejskiej ogłosili porozumienie w sprawie wspólnych „principles for good AI practice” w obszarze odkrywania i rozwoju leków. Inicjatywa ma na celu stworzenie jednolnych ram dla wykorzystywania algorytmów sztucznej inteligencji w procesach takich jak identyfikacja celów terapeutycznych, projektowanie cząsteczek czy analiza danych przedklinicznych i klinicznych.

Illumina: udostępnienie datasetu pod AI-drug discovery

Illumina ogłosiła udostępnienie szerokiego zestawu danych genomowych i analitycznych przeznaczonych do wykorzystania w projektach opartych na sztucznej inteligencji w obszarze odkrywania nowych leków. Celem inicjatywy jest przyspieszenie identyfikacji potencjalnych cząsteczek terapeutycznych oraz poprawa jakości modeli predykcyjnych stosowanych w badaniach przedklinicznych.