近日,在DIA药物警戒会议上,FDA监测和流行病学办公室副主任罗伯特·鲍尔表示将开始使用新的信息可视化平台。
这个新推出的信息可视化平台是一个基于人工智能的决策支持工具。在会议上,罗伯特·鲍尔表示这个新的信息可视化平台将优先用于不良事件报告系统,助力部署重复数据删除算法。除此之外,信息可视化平台还将支持时态数据可视化和可评估算法。
FDA不良事件报告系统(FAERS)是一个用于支持FDA对药品和治疗性生物制品上市后监测计划的数据库,该数据库包括了FDA收集的所有不良事件信息和用药错误信息。
当一个药品经FDA批准上市后,药品评价与研究中心(CDER)和生物制品评价与研究中心(CBER)的临床评估员将对FAERS中该药品的报告进行评估以监测药品的安全性。一旦发现具有潜在的安全问题,则会利用其他大型数据库展开研究。评估后,FDA将采取相应措施以提高药品的安全性,例如更新药品标识信息、限制药品使用、向公众公开最新药品安全信息、极少数情况下撤回药品。
据悉,该FDA每年收到约200多万份不良事件报告。新的信息可视化平台的应用将极大程度上助力整个评估流程系统。
AI助力并不能百分百提高效率
会议上,罗伯特·鲍尔指出,FDA一直在努力优化其FAERS数据库,FAERS数据库将变得越来越自动化。
但是有时候运用AI进行办公并不比纯人工更好。有研究表明,在电子制造质量控制方面,纯人工办公或许能做得更好。关于这一点,罗伯特·鲍尔认为产生这种情况的原因在于社会性惰化(Social loafing)。
所谓社会性惰化指的是,在执行团队时,因他人的存在,而导致降低个体能力的“丧失协调”、“降低责任感”的现象。因此当运用AI协同办公时,办公人员可能会过度依赖AI完成工作,导致整体工作效率或低于纯人工办公时的工作效率。
针对此种可能,罗伯特·鲍尔提到,FDA正在建立一种将人工智能应用于药物开发的监管方法。但在会议上,罗伯特·鲍尔并没有提供更多相关细节。同时,美国食品和药物管理局局长罗伯特·卡利夫(Robert Califf)也发表了相似意见,表示将针对AI作出相应的监管措施。
早在2023年05月10日,FDA就发表了一份名为“利用人工智能和机器学习在药物和生物制品开发中的应用”的讨论文件,文件涵盖了人工智能和机器学习的当前和潜在用途,包括药物发现、临床和非临床研究、上市后安全性监测和高级药品上市。对此,罗伯特·鲍尔重申,表明将进一步专注于人工智能的应用,包括相关的治理、问责制、透明度、质量和可靠性,以及如何进行新的开发等。
而关于AI监管,FDA也早就作出了应对行动。2023年10 月,为应对人工智能和机器学习在医疗领域的深化,FDA招募了一组外部专家,成立了数字健康咨询委员会。
据悉,新成立的咨询委员会探讨议题将不限于AI,还将包括治疗性应用程序和软件、可穿戴设备、远程患者监控程序以及虚拟现实(VR)和增强现实(AR)工具。委员会将针对使用数字健康技术(DHT)相关的益处、风险和临床结果,以及拟议政策或法规带来的风险、障碍或意外后果等提出专业建议。数字健康咨询委员会计划由9名核心成员组成,并根据不同主题增加临时的专业成员。
除此之外,罗伯特·鲍尔还指出,FDA正在与非营利组织MITRE合作,通过对其风险评估和缓解策略(REMS)计划进行现代化改造,以更好地将其与医疗保健系统整合。
参考资料:
[1]FDA to modernize drug surveillance internally with use of AI– Endpoints News (endpts.com)
[2]FDA官网
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