L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) non sono più concetti lontani, ma fanno ormai parte del nostro modo di vivere e lavorare.
La crescita del volume e della complessità dei dati dell’AI/ML, combinata con una potenza di calcolo all’avanguardia e con i progressi metodologici, ha il potenziale per trasformare il modo in cui le parti interessate sviluppano, producono, utilizzano e valutano le terapie. In definitiva, l’AI/ML può contribuire a portare più rapidamente ai pazienti trattamenti sicuri, efficaci e di alta qualità.
Ad esempio, l’AI/ML potrebbe essere utilizzata per analizzare la letteratura medica alla ricerca di risultati rilevanti e prevedere quali individui possono rispondere meglio ai trattamenti e quali sono più a rischio di effetti collaterali.
Gli usi normativi sono reali: nel 2021, più di 100 domande di farmaci e prodotti biologici presentate alla FDA includevano componenti di AI/ML.
Come in altri campi della scienza e della tecnologia in evoluzione, non mancano le sfide associate all’AI/ML nello sviluppo di farmaci, quali considerazioni etiche e di sicurezza, la condivisione impropria dei dati o i rischi di cybersecurity. Ci sono anche preoccupazioni legate all’uso di algoritmi che hanno un certo grado di opacità, o che possono utilizzare operazioni interne non visibili agli utenti o ad altre parti interessate. Questo può portare all’amplificazione di errori o pregiudizi preesistenti nei dati. Per rispondere a queste preoccupazioni, la FDA ha pubblicato il discussion paper “Using Artificial Intelligence and Machine Learning in the Development of Drug and Biological Products“.
Il documento è frutto della collaborazione tra il Center for Drug Evaluation and Research, il Center for Biologics Evaluation and Research e il Center for Devices and Radiological Health della FDA, compreso il Digital Health Center of Excellence. Il documento mira a stimolare una discussione con le parti interessate, come le aziende farmaceutiche, gli esperti di etica, il mondo accademico, i pazienti e i gruppi di pazienti, e le autorità regolatorie, sull’uso dell’AI/ML nello sviluppo di farmaci e biologici e sullo sviluppo di dispositivi medici da utilizzare con questi trattamenti.
Il documento comprende una panoramica degli usi attuali e potenziali dell’AI/ML nello sviluppo terapeutico. Discute inoltre le possibili preoccupazioni e i rischi associati a queste innovazioni e i modi per affrontarli. Ad esempio, il documento descrive l’importanza del coinvolgimento umano, che varierà a seconda delle modalità di utilizzo delle tecnologie. Il documento sottolinea inoltre l’adozione di un approccio basato sul rischio per valutare e gestire l’AI/ML al fine di facilitare le innovazioni e proteggere la salute pubblica.
Nel discussion paper vengono affrontati tre temi:
- Panoramica dell’uso attuale e potenziale dell’AI/ML
- Considerazioni per l’uso dell’AI/ML
- Prossimi step per il coinvolgimento dei portatori di interesse
Questo documento di discussione guiderà le future linee guida sull’AI/ML nello sviluppo di farmaci. In particolare, le domande della sezione B mirano ad avviare una discussione con le parti interessate e a sollecitare un feedback su tre aree chiave:
- governance, responsabilità e trasparenza guidate dall’uomo
- qualità, affidabilità e rappresentatività dei dati
- sviluppo, prestazioni, monitoraggio e convalida dei modelli
Fonte:
Using Artificial Intelligence & Machine Learning in the Development of Drug and Biological Products