Wpływ danych uzyskanych w codziennej praktyce i technologii chmury na badania kliniczne i wyniki leczenia
Dr Lu de Souza | kwiecień 2024 r.
Zbyt często cenne źródła danych w sektorze opieki zdrowotnej i nauk biologicznych są odizolowane, niejednolite i bezużyteczne. Jednak po ich ujednoliceniu, przekształceniu do formatu gotowego do badań oraz wzbogaceniu o sztuczną inteligencję i inne technologie oparte na chmurze mogą one przyczynić się do znaczących przełomów. Obejmują one przyspieszenie procesu opracowywania leków, dywersyfikację uczestników prób klinicznych oraz rozwój medycyny precyzyjnej. Wykorzystanie danych uzyskanych w codziennej praktyce (RWD) i dowodów z codziennej praktyki (RWE) stanowi nową granicę w rozwoju opieki zdrowotnej i nauk biologicznych.
Organizacja Oracle Learning Health Network, w której pełnię funkcję wiceprezesa i dyrektora medycznego, dysponuje ogromnymi zasobami danych uzyskanych w codziennej praktyce (RWD) oraz obszerną bazą zawierającą 108 milionów aktywnych rekordów z badań podłużnych (a liczba ta stale rośnie) pochodzących z różnych placówek opieki zdrowotnej, w tym szpitali lokalnych i miejskich centrów medycznych. Learning Health Network to społeczność członkowska składająca się ze 117 systemów opieki zdrowotnej reprezentujących 2600 placówek w całych Stanach Zjednoczonych. W 2024 roku rozszerzamy działalność na cały świat.
Te systemy opieki zdrowotnej działają dla dobra ludzkości, współpracując ze sobą oraz z firmami takimi jak Oracle nad inicjatywami, które mogą przynieść transformacyjne zmiany w opiece zdrowotnej. Zanonimizowane dane zarządzane przez Learning Health Network są nie tylko obszerne, ale także zróżnicowane, co pomaga członkom w prowadzeniu prób klinicznych i analizie wyników dla wszystkich społeczności.
Poprawa prób klinicznych
Aby uzyskać jak najbardziej miarodajne wyniki, potrzebujemy większej liczby pacjentów o zróżnicowanych profilach, którzy wezmą udział w próbach klinicznych. Aby próba kliniczna zakończyła się sukcesem, niezbędne jest posiadanie dokładnych informacji oraz możliwość ich przekazywania między organizacjami prowadzącymi badania na zlecenie (CRO), sponsorami, lekarzami i potencjalnymi pacjentami. Ma to zasadnicze znaczenie dla podnoszenia świadomości na temat badań klinicznych, zapewnienia ich dostępności, ułatwienia rekrutacji i utrzymania uczestnictwa w badaniach.
Obecnie możemy korzystać z RWD i aplikacji klinicznych opartych na chmurze, aby określić możliwości przeprowadzenia badania, zoptymalizować wybór miejsca jego przeprowadzenia i przyspieszyć rekrutację pacjentów. Sponsorzy i organizacje CRO mogą wybierać placówki osiągające najlepsze wyniki i poznać liczbę kwalifikujących się pacjentów, co pomaga przyspieszyć rekrutację. Jednocześnie integracja danych badawczych i informacji o próbach klinicznych z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) może ułatwić lekarzom identyfikację i rekrutację pacjentów kwalifikujących się do potencjalnych opcji terapeutycznych i badań klinicznych.
Prowadzimy również monitorowanie bezpieczeństwa produktów leczniczych poprzez połączenie danych uzyskanych w codziennej praktyce (RWD) i dowodów z codziennej praktyki (RWE) ze sztuczną inteligencją, aby usprawnić proces wykrywania działań niepożądanych leków, identyfikować ich przyczyny i zmniejszać ryzyko dla pacjentów.
Celem jest stworzenie ekosystemu opartego na ciągłej nauce, który płynnie łączy badania naukowe z punktami opieki medycznej — i vice versa.
Otwarta platforma, która ciągle się rozwija
Podstawą rozwoju danych RWD (a tym samym społeczności Learning Health Network) jest niedawno zaprezentowana platforma Oracle Health Data Intelligence. Ta otwarta i stale rozwijająca się platforma może łączyć dane z tysięcy źródeł w celu tworzenia rekordów z badań podłużnych pacjentów. Rozwiązanie Health Data Intelligence pomaga przekształcać ogromne zbiory danych w praktyczne informacje, wypełnia lukę między badaniami klinicznymi a opieką zdrowotną i umożliwia interesariuszom podejmowanie świadomych decyzji w całym procesie opieki zdrowotnej.
Za pośrednictwem tej platformy dane pochodzące od płatników, dostawców usług opieki zdrowotnej, grup zajmujących się zdrowiem publicznym i organizacji z branży nauk biologicznych są na bieżąco gromadzone, analizowane i udostępniane w bezpieczny sposób aplikacjom klinicznym i korporacyjnym, aby umożliwić podejmowanie najlepszych decyzji. Health Data Intelligence upraszcza proces przygotowywania danych do badań i wykorzystania, eliminując potrzebę posiadania specjalistycznych umiejętności w zakresie analityki danych. Wbudowane narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji pomagają dostrzegać trendy i wzorce, a także generować nowe, oparte na dowodach materiały, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji klinicznych.
Na przykład nasz silnik analiz identyfikuje luki w opiece nad pacjentami i przekazuje je z powrotem do procesów pracy dostawców usług medycznych. Podobnie może być w przypadku tworzenia nowych algorytmów i modeli opartych na badaniach naukowych. Nowe dowody, wyniki badań i najlepsze praktyki mogą przyczynić się do powstania zasobów, które można natychmiast zastosować w całym systemie opieki zdrowotnej. Takie podejście skutecznie rozwiązuje problem rozbieżności między dotychczas odizolowanymi wynikami badań naukowych a zastosowaniami klinicznymi, poprawiając tym samym jakość opieki nad pacjentami.
Otwarte interfejsy API rozwiązania Health Data Intelligence umożliwiają wielu zewnętrznym programistom podłączenie swoich aplikacji klinicznych do platformy. Ponieważ platforma działa na platformie Oracle Cloud Infrastructure, bazuje na architekturze ukierunkowanej na bezpieczeństwo i zerową tolerancję.
Wprowadzanie badań klinicznych do codziennej opieki nad pacjentami
Połączenie RWD, RWE i technologii chmury to nie tylko sposób na poprawę efektywności opieki zdrowotnej, ale także promyk nadziei dla pacjentów oczekujących na przełomowe terapie. Możemy zdemokratyzować badania naukowe, umożliwiając nawet małym podmiotom z sektora opieki zdrowotnej udział w znaczących badaniach klinicznych. W ten sposób możemy poszerzyć zakres badań i równomierniej dzielić się korzyściami z odkryć klinicznych.
Wyobrażam sobie przyszłość, w której znikną bariery między badaniami klinicznymi a opieką zdrowotną, a każda interakcja z pacjentem i każdy punkt danych będą przyczyniać się do rozwoju wspólnego systemu wiedzy. W przyszłości spersonalizowane leczenie będzie powszechnie dostępne dzięki bogatym zasobom danych i zaawansowanym technologiom obliczeniowym.
Dr Souza, lekarz pediatra i medycyny ratunkowej, jest wiceprezesem i dyrektorem medycznym Oracle Learning Health Network.