Репост из: Горизонты и векторы технологий
Фарма будущего начинается с данных💻
Эксперты Forecast ID разобрали аналитический обзор Инфраструктурного центра НТИ «Хелснет» об использовании ИИ в фармакологии и drug discovery.
Главная ценность материала — прикладная часть, где обозначены ключевые российские барьеры:
🟢 отсутствие нормативно закрепленного стандарта индивидуальных клинических данных
🟢 преобладание агрегированных таблиц и PDF-отчетов, которые мешают автоматизированной проверке, метаанализу и развитию ИИ-инструментов
🟢 ограничения доступа к медицинским данным
🟢 кадровый дефицит
Отсюда и важный вывод: инвестиции нужны прежде всего в инфраструктуру данных, стандартизацию и подготовку кадров, а не только в лицензии готовых ИИ-моделей, подписки на платформы и найм разработчиков.
В целом обзор полезен как основа для обсуждения отраслевой повестки и организации работы с данными и ИИ-проектами. При этом в нем есть ряд неточностей и упущений⬇️
🟢 В заключении говорится о завершении периода точечных проектов и необходимости национальной платформенной архитектуры, хотя в основной части российский рынок описан как находящийся на стадии прикладных пилотов и отдельных исследовательских треков без сквозной платформенной модели.
🟢 Не приведены примеры неудачных клинических результатов ИИ-препаратов в 2024–2026 годах, а также данные об объеме российского рынка, числе команд и инвестициях.
🟢 Тезис о 65% новых препаратов, получаемых крупной фармой через покупку компаний, объединения или лицензирование, представлен как характеристика мирового рынка. Но первоисточник приводит эту цифру для ограниченной выборки из 138 препаратов топ-20 компаний по объему продаж за 2015–2021 годы, одобренных FDA.
🟢 В регуляторной части стандарты CDISC SDTM/ADaM названы обязательными для EMA с 2023 года, хотя EMA до сих пор не сделало их строго обязательными. При этом не упомянуты Artificial Intelligence Act и совместный документ FDA и EMA с 10 принципами надлежащей практики применения ИИ при разработке лекарств.
💡И еще одна показательная деталь: при подготовке обзора использовался искусственный интеллект, и в текст попали выдуманные факты — в частности, несуществующие регуляторные требования EMA и неизданный проект IMDRF № 93, относящийся к медицинским изделиям, но приведенный как рамка для регулирования ИИ в фарме.
А что вы думаете об обзоре? Что полезного отметили для себя?
#Международная_панорама
⭐️ Связь с будущим не должна прерываться. Мы — в MAX
Эксперты Forecast ID разобрали аналитический обзор Инфраструктурного центра НТИ «Хелснет» об использовании ИИ в фармакологии и drug discovery.
Главная ценность материала — прикладная часть, где обозначены ключевые российские барьеры:
🟢 отсутствие нормативно закрепленного стандарта индивидуальных клинических данных
🟢 преобладание агрегированных таблиц и PDF-отчетов, которые мешают автоматизированной проверке, метаанализу и развитию ИИ-инструментов
🟢 ограничения доступа к медицинским данным
🟢 кадровый дефицит
Отсюда и важный вывод: инвестиции нужны прежде всего в инфраструктуру данных, стандартизацию и подготовку кадров, а не только в лицензии готовых ИИ-моделей, подписки на платформы и найм разработчиков.
В целом обзор полезен как основа для обсуждения отраслевой повестки и организации работы с данными и ИИ-проектами. При этом в нем есть ряд неточностей и упущений⬇️
🟢 В заключении говорится о завершении периода точечных проектов и необходимости национальной платформенной архитектуры, хотя в основной части российский рынок описан как находящийся на стадии прикладных пилотов и отдельных исследовательских треков без сквозной платформенной модели.
🟢 Не приведены примеры неудачных клинических результатов ИИ-препаратов в 2024–2026 годах, а также данные об объеме российского рынка, числе команд и инвестициях.
🟢 Тезис о 65% новых препаратов, получаемых крупной фармой через покупку компаний, объединения или лицензирование, представлен как характеристика мирового рынка. Но первоисточник приводит эту цифру для ограниченной выборки из 138 препаратов топ-20 компаний по объему продаж за 2015–2021 годы, одобренных FDA.
🟢 В регуляторной части стандарты CDISC SDTM/ADaM названы обязательными для EMA с 2023 года, хотя EMA до сих пор не сделало их строго обязательными. При этом не упомянуты Artificial Intelligence Act и совместный документ FDA и EMA с 10 принципами надлежащей практики применения ИИ при разработке лекарств.
💡И еще одна показательная деталь: при подготовке обзора использовался искусственный интеллект, и в текст попали выдуманные факты — в частности, несуществующие регуляторные требования EMA и неизданный проект IMDRF № 93, относящийся к медицинским изделиям, но приведенный как рамка для регулирования ИИ в фарме.
А что вы думаете об обзоре? Что полезного отметили для себя?
#Международная_панорама
⭐️ Связь с будущим не должна прерываться. Мы — в MAX