أصبحت شركات الأدوية الكبرى تستخدم الذكاء الاصطناعي للعثور على المرضى لإجراء التجارب السريرية بسرعة، أو لتقليل عدد الأشخاص اللازمين لاختبار الأدوية، وهو ما من شأنه تسريع عملية تطوير الأدوية وربما توفير ملايين الدولارات. وتُعدُّ الدراسات البشرية أكثر الأجزاء تكلفةً واستهلاكًا للوقت في تطوير الأدوية، ذلك أن الأمر قد يستغرق سنوات لتجنيد المرضى وتجربة أدوية جديدة في عملية قد تُكلِّف أكثر من مليار دولار بدءًا من اكتشاف الدواء وحتى خط النهاية. ومنذ سنوات، تُجرِّب شركات الأدوية الذكاء الاصطناعي على أمل أن تتمكن الآلات من اكتشاف الدواء الرائج التالي. وهناك عدد قليل من المركبات التي اختارها الذكاء الاصطناعي قيد التطوير الآن، لكن هذه الرهانات سوف تستغرق سنوات حتى تؤتي ثمارها. ومع ذلك، تُظهر مقابلات أجرتها وكالة رويترز للأنباء مع أكثر من عشرة من المديرين التنفيذيين لشركات الأدوية، والجهات التنظيمية للأدوية، وخبراء الصحة العامة وشركات الذكاء الاصطناعي، أن التقنية تؤدي دورًا كبيرًا ومتزايدًا في تجارب الأدوية البشرية. وقالت رويترز إن شركات، مثل: (أمجن) Amgen، و (باير) Bayer، و(نوفارتيس) Novartis تُدرِّب الذكاء الاصطناعي على مسح المليارات من سجلات الصحة العامة، وبيانات الوصفات الطبية، ومطالبات التأمين الطبي وبياناتها الداخلية للعثور على مرضى التجارب، الأمر الذي يُقلِّل في بعض الحالات الوقت الذي يستغرقه تسجيلهم إلى النصف. موضوعات ذات صلة بما تقرأ الآن: مايكروسوفت توحد تجربة Copilot ضمن ويندوز 11 22 سبتمبر 2023 111 مايكروسوفت تضيف مولد الصور DALL-E 3 إلى Bing 22 سبتمبر 2023 196 وقالت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية إنها تلقت قرابة 300 طلب يدمج الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي في تطوير الأدوية خلال المدة الممتدة من عام 2016 إلى عام 2022. وجاء أكثر من 90 في المئة من هذه الطلبات في العامين الماضيين وكان معظمها لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مرحلة ما من مرحلة التطور السريري. وقبل الذكاء الاصطناعي، كانت شركة (أمجن) تقضي شهورًا في إرسال استطلاعات رأي إلى الأطباء من جوهانسبرج إلى تكساس للسؤال عن احتواء العيادة أو المستشفى على مرضى ذوي خصائص سريرية وديموغرافية ذات صلة للمشاركة في التجربة. وغالبًا ما تؤثر العلاقات القائمة مع المرافق أو الأطباء في القرار الذي تُختار عليه مواقع التجارب. ومع ذلك، تُقدِّر شركة (ديلويت) Deloitte أن زهاء 80 في المئة من الدراسات تخفق في تحقيق أهداف التجنيد الخاصة بها؛ لأن العيادات والمستشفيات تبالغ في تقدير عدد المرضى المتاحين، أو أن هناك معدلات عالية للتسرب، أو أن المرضى لا يلتزمون ببروتوكولات التجربة. والآن، تقوم أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة (أمجن)، (أتوميك) ATOMIC، بمسح مجموعات كبيرة من البيانات الداخلية والعامة لتحديد العيادات والأطباء وتصنيفها بناءً على الأداء السابق في تجنيد المرضى لإجراء التجارب. وقالت (أمجن) لرويترز إن تسجيل المرضى في تجربة منتصف المرحلة قد يستغرق ما يصل إلى 18 شهرًا اعتمادًا على المرض، لكن (أتوميك) قد تُخفِّض ذلك إلى النصف في أفضل السيناريوهات. واستخدمت شركة (أمجن) أداة (أتوميك) في عدد قليل من التجارب التي تختبر أدوية لحالات تشمل أمراض القلب والأوعية الدموية والسرطان، وتهدف إلى استخدامها في معظم الدراسات بحلول عام 2024. وقالت الشركة إنها تتوقع أنه بحلول عام 2030، سيكون الذكاء الاصطناعي قد ساعدها في تقليل وقت تطوير الدواء بمقدار عامين مقارنةً بالعقد أو أكثر الذي يستغرقه الأمر عادةً. وبصورة عامة، فإن أقل من 25 في المئة من البيانات الصحية متاحة للعامة للبحث، وذلك وفقًا لسمير بوجاري، خبير الذكاء الاصطناعي في منظمة الصحة العالمية. وقالت شركة الأدوية الألمانية (باير) إنها استخدمت الذكاء الاصطناعي لخفض عدد المشاركين المطلوب بعدة آلاف في تجربة المرحلة المتأخرة لأسونديكسيان، وهو دواء تجريبي مصمم لتقليل مخاطر الإصابة بالسكتات الدماغية على المدى الطويل لدى البالغين. وتسعى شركات صناعة الأدوية عادةً إلى الحصول على موافقة سابقة من الجهات التنظيمية لاختبار الدواء باستخدام ذراع مراقبة خارجية. وقالت شركة باير إنها تجري مناقشات مع الجهات التنظيمية، مثل: إدارة الغذاء والدواء الأمريكية، بشأن الاعتماد الآن على الذكاء الاصطناعي لإنشاء ذراع خارجي لتجاربها على الأطفال. وقالت وكالة الأدوية الأوروبية إنها لم تتلق أي طلبات من الشركات التي تسعى لاستخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة. ويشعر بعض العلماء، ومنهم: رئيس قسم الأورام في إدارة الغذاء والدواء الأمريكية، بالقلق من أن تحاول شركات الأدوية استخدام الذكاء الاصطناعي للتوصل إلى أذرع خارجية لمجموعة واسعة من الأمراض. هذا، ويميل المرضى في التجارب السريرية إلى الشعور بأنهم أفضل حالًا من غيرهم؛ لأنهم يعتقدون أنهم يحصلون على علاج فعّال، ويحصلون أيضًا على المزيد من العناية الطبية، الأمر الذي قد يؤدي بدوره إلى المبالغة في تقدير نجاح الدواء.