人工智能 (AI) 正在迅速改變著醫(yī)藥行業(yè)，法規(guī)事務(wù)也不例外。AI 在醫(yī)藥法規(guī)事務(wù)中的運(yùn)用還處于早期階段，但有可能給行業(yè)帶來(lái)革命性的變化。將 AI 整合到法規(guī)事務(wù)中，將有助于保持最新的行業(yè)趨勢(shì)，并了解 AI 對(duì)藥物發(fā)現(xiàn)的潛在益處，以及其監(jiān)管批準(zhǔn)。AI 可以幫助藥物發(fā)現(xiàn)專業(yè)人員通過(guò)自動(dòng)化任務(wù)、改進(jìn)決策和識(shí)別新的機(jī)會(huì)，更快、更高效地將新藥推向市場(chǎng)。

法規(guī)事務(wù)是指制藥公司內(nèi)部的團(tuán)隊(duì)或職能，提供與監(jiān)管機(jī)構(gòu)、東道國(guó)或其他地方的聯(lián)系，根據(jù)現(xiàn)行法規(guī)努力獲得產(chǎn)品批準(zhǔn)。反過(guò)來(lái)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)根據(jù)從藥物發(fā)現(xiàn)到產(chǎn)品開(kāi)發(fā)所有階段提交的數(shù)據(jù)和文件批準(zhǔn)產(chǎn)品。

AI 在監(jiān)管活動(dòng)中的作用

AI 由于能夠以盡可能低的成本快速處理數(shù)據(jù)，在解決監(jiān)管問(wèn)題方面變得越來(lái)越重要；這是通過(guò)增強(qiáng) AI 算法的能力來(lái)實(shí)現(xiàn)的。它還可以幫助解決臨床研究復(fù)雜性增加和監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)等挑戰(zhàn)。

AI 技術(shù)可用于改善制藥部門的監(jiān)管關(guān)系，因?yàn)楣颈仨氉袷夭粩嘧兓囊?guī)則，并在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法律方面保持更新。監(jiān)管團(tuán)隊(duì)將與制藥員工合作，以確保藥品或藥品的合規(guī)性和及時(shí)批準(zhǔn)。制藥公司需要分析和預(yù)測(cè)、應(yīng)用和溝通，以確保藥物批準(zhǔn)。法規(guī)事務(wù)專家負(fù)責(zé)以下活動(dòng)，以及根據(jù)全球監(jiān)管要求不斷更新：

• 收集和分析科學(xué)數(shù)據(jù)；

• 準(zhǔn)備注冊(cè)申報(bào)資料并監(jiān)督批準(zhǔn)過(guò)程；

• 識(shí)別克服科學(xué)和法律限制的方法；

• 協(xié)商確保藥品獲得批準(zhǔn)；

• 確保藥品包裝和上市符合當(dāng)?shù)睾蛧?guó)際法規(guī)；

• 制定營(yíng)銷策略，確保公司成功；

先進(jìn)的 AI 技術(shù)可以為法規(guī)事務(wù)專業(yè)人員提供及時(shí)和有見(jiàn)地的數(shù)據(jù)，通過(guò)評(píng)估管理藥物開(kāi)發(fā)程序的新的和現(xiàn)行的聯(lián)邦規(guī)則來(lái)加強(qiáng)工作流程。

1.1 從非結(jié)構(gòu)化文檔中提取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)提取是從源獲取數(shù)據(jù)并在新上下文中處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。基于 AI 的技術(shù)可用于從非受控文本文件中識(shí)別醫(yī)療產(chǎn)品。衛(wèi)生部門和制藥公司都可以受益于利用 AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)評(píng)估文檔、檢測(cè)化學(xué)污染物、自動(dòng)收集數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)輸入監(jiān)管情報(bào)系統(tǒng)。

1.2 行政工作自動(dòng)化

制藥行業(yè)必須專注于自動(dòng)化，以提供更好的結(jié)果，而不會(huì)對(duì)預(yù)期結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。機(jī)器人過(guò)程和?ML 的自動(dòng)化可以幫助監(jiān)管行政機(jī)構(gòu)管理復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。這些自動(dòng)化任務(wù)包括對(duì)監(jiān)管信函的答復(fù)和排序；安排咨詢、審計(jì)和會(huì)議；保存會(huì)計(jì)記錄；制定評(píng)價(jià)過(guò)程；對(duì)提交的變更作出反應(yīng)；收集和排序數(shù)據(jù)。

1.3 申報(bào)資料

傳統(tǒng)的資料匯編對(duì)于申辦者和研究人員來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，因?yàn)樾枰斯ず椭貜?fù)的勞動(dòng)，以及需要無(wú)偏倚的記錄。此外，記錄藥物試驗(yàn)提案、新藥批準(zhǔn)和批準(zhǔn)后服務(wù)管理操作需要更新記錄。在監(jiān)管提交期間，行業(yè)資助者必須考慮符合全球協(xié)調(diào)指南和區(qū)域指南的化學(xué)、生產(chǎn)和控制數(shù)據(jù)要求。此外，衛(wèi)生監(jiān)管機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)接收、審查和回復(fù)數(shù)據(jù)提交。

自動(dòng)化旨在通過(guò)更多地關(guān)注數(shù)據(jù)而較少地關(guān)注基本敘述來(lái)幫助管理區(qū)域特定文件。例如，人用藥品注冊(cè)技術(shù)要求國(guó)際協(xié)調(diào)會(huì) (ICH) 制定了電子通用技術(shù)文件 (eCTD)，用于以一致的格式提交申報(bào)資料，并概述了監(jiān)管申請(qǐng)中所需的材料和信息。eCTD提交過(guò)程中有5個(gè)模塊（圖1），其中 AI 可以集成，以簡(jiǎn)化單個(gè)模塊的過(guò)程。

模塊1涉及該地區(qū)特定的地區(qū)管理信息和相關(guān)指南。在這種情況下，自動(dòng)化可以幫助保持制藥行業(yè)關(guān)于區(qū)域特定變化的更新，并簡(jiǎn)化提交期間的數(shù)據(jù)匯編和審查。模塊2提供了質(zhì)量、非臨床和臨床數(shù)據(jù)的概述和總結(jié)。自動(dòng)化可以通過(guò)在短時(shí)間內(nèi)提取直接從中提取的總結(jié)來(lái)減少查找、寫(xiě)入和糾正數(shù)據(jù)所需的時(shí)間，以及減少數(shù)據(jù)的重復(fù)和錯(cuò)誤，從而提高了便利性和準(zhǔn)確性。模塊3包含證明產(chǎn)品生命周期管理的技術(shù)和法規(guī)考慮的質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)。AI可用于使申請(qǐng)的批準(zhǔn)后變更自動(dòng)化，允許在整個(gè)產(chǎn)品生命周期內(nèi)進(jìn)行更新。模塊4是一項(xiàng)非臨床研究，包括相關(guān)動(dòng)物模型的藥代動(dòng)力學(xué)、藥效學(xué)和毒理學(xué)數(shù)據(jù)。基于 ML 的軟件可以分析和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，并做出決策，從而消除人工修改的需要，同時(shí)提供更安全和更先進(jìn)的測(cè)量方法。

模塊5包含大量數(shù)據(jù)生成的臨床試驗(yàn)相關(guān)信息。識(shí)別系統(tǒng)和進(jìn)化建模是 AI 驅(qū)動(dòng)的技能，對(duì)于收集、分析和利用數(shù)據(jù)至關(guān)重要。AI可以與臨床試驗(yàn)整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入自動(dòng)化，分析電子健康記錄數(shù)據(jù)以找到合適的研究參與者和地點(diǎn)，跟蹤患者依從性，并模擬潛在的化合物。AI通過(guò)監(jiān)測(cè)內(nèi)容來(lái)源和修改，維護(hù)大文檔模板，創(chuàng)建可搜索的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)，有助于增加數(shù)據(jù)重用，減少臨床數(shù)據(jù)管理的創(chuàng)作時(shí)間。

用于審計(jì)的人工智能

2.1 內(nèi)部審計(jì)

稽查是指由授權(quán)委員會(huì)對(duì)組織進(jìn)行的評(píng)價(jià)，以確保文件和記錄的準(zhǔn)確性。AI 可以幫助內(nèi)部審核員發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)集中的模式和異常，更快地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。AI系統(tǒng)可以幫助組織識(shí)別新出現(xiàn)的威脅和危害，內(nèi)部審計(jì)員可以使用 AI 提供可采取行動(dòng)的信息，以降低風(fēng)險(xiǎn)和簡(jiǎn)化程序。2.2 將 AI 納入內(nèi)部稽查

AI 的實(shí)施需要內(nèi)部稽查期間不常用的技能，如統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)管理。標(biāo)準(zhǔn)和倫理問(wèn)題評(píng)估也有要求。而且，AI用戶，包括內(nèi)部審核員，必須熟悉數(shù)據(jù)科學(xué)，知道應(yīng)用的假設(shè)和方法。一個(gè)好的 AI 系統(tǒng)需要一個(gè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的變化定期更新的基礎(chǔ)設(shè)施。

數(shù)據(jù)歸檔中的 AI

啟用 AI 的軟件應(yīng)用程序可以通過(guò)監(jiān)測(cè)、收集和分析數(shù)據(jù)來(lái)改善監(jiān)管合規(guī)過(guò)程，同時(shí)減少錯(cuò)誤和成本。

3.1 減少誤差

AI?和?ML?解決方案通過(guò)自動(dòng)化和通知監(jiān)管更新、會(huì)議和活動(dòng)，并通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)改進(jìn)合規(guī)警報(bào)系統(tǒng)和操作并減少錯(cuò)誤，幫助合規(guī)官管理工作流程。

3.2 降低成本

自動(dòng)化可以幫助防止數(shù)據(jù)管理和分析對(duì)組織財(cái)務(wù)的負(fù)面影響。RegTech 軟件開(kāi)發(fā)人員正在使用 AI 和ML，通過(guò)自動(dòng)化以前需要人工勞動(dòng)的活動(dòng)，提高合規(guī)有效性，并降低時(shí)間要求和成本。

3.3 監(jiān)測(cè)和分析

基于 AI 的分析使用當(dāng)?shù)睾腿蚧顒?dòng)的數(shù)據(jù)流來(lái)檢測(cè)趨勢(shì)并提供建議。此外，AI分析有助于發(fā)現(xiàn)以前無(wú)法訪問(wèn)的事件之間的關(guān)系。這些數(shù)據(jù)用于與客戶互動(dòng)，提供個(gè)性化報(bào)價(jià)，并在研發(fā)、制造和銷售的各個(gè)階段做出預(yù)測(cè)。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘

自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘使用定量方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)化算法從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中提取和分析數(shù)據(jù)。AI 可以通過(guò)減少混雜變量和缺失數(shù)據(jù)，并通過(guò)計(jì)算預(yù)期比值提供真實(shí)和相關(guān)信號(hào)，促進(jìn)信號(hào)分析。

自動(dòng)化合規(guī)性藥品生產(chǎn)

自動(dòng)化合規(guī)軟件使用 AI 技術(shù)使盡職調(diào)查任務(wù)更容易。它使公司能夠進(jìn)行自我評(píng)估、控制分析、糾正措施管理和控制測(cè)試，作為合規(guī)過(guò)程的一部分，并通過(guò)簡(jiǎn)化這些操作消除抽查。此外，涉及產(chǎn)品制造特征、配置、數(shù)據(jù)和安全程序的任何立法均以唯一代碼轉(zhuǎn)移到相關(guān)自動(dòng)化程序中，以檢測(cè)違規(guī)行為。因此，合規(guī)程序的自動(dòng)化可以幫助審計(jì)委員會(huì)和高級(jí)管理層及時(shí)了解不斷變化的法規(guī)。

而且，制藥公司必須保持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并堅(jiān)持嚴(yán)格的監(jiān)管要求，這可能是一個(gè)耗時(shí)且容易出錯(cuò)的過(guò)程，導(dǎo)致注冊(cè)延遲和收入損失。在這方面，合規(guī)管理系統(tǒng)可以通過(guò)跟蹤驗(yàn)證任務(wù)和提供檢查表來(lái)提供幫助。然而，確保合規(guī)管理系統(tǒng)符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)挑戰(zhàn)是巨大的，使得自動(dòng)化數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)于滿足監(jiān)管要求非常重要。

AI 整合的挑戰(zhàn)和局限性

AI 有可能改變法規(guī)事務(wù)和醫(yī)療保健的未來(lái)，但必須解決一些挑戰(zhàn)才能實(shí)施：

• 基于 AI 的軟件的驗(yàn)證：AI系統(tǒng)在醫(yī)療保健中具有潛在的應(yīng)用，但基于風(fēng)險(xiǎn)的驗(yàn)證存在爭(zhēng)議。

• 從新的基于 AI 的臨床終點(diǎn)的角度來(lái)看安全性信號(hào)：用于創(chuàng)建臨床有效性新終點(diǎn)的基于 AI 的技術(shù)應(yīng)在安全性方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

• 組織對(duì)基于 AI 的醫(yī)療技術(shù)進(jìn)行審查：由于 AI 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療器械的復(fù)雜性，其監(jiān)管更加困難。

• 缺乏技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：AI的獨(dú)特性和技術(shù)性質(zhì)導(dǎo)致制藥公司“空白”。

• 缺乏相關(guān)的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施：制藥公司必須投資升級(jí) IT 系統(tǒng)，使基于 AI 的應(yīng)用程序和服務(wù)成為可能。

• 電子文件和數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化：制藥公司必須收集和組織數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析。

  訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度較低：盡管算法具有較高的閾值以盡量減少錯(cuò)誤，但訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中仍保留了類別不一致。

總結(jié)

由于復(fù)雜性和定期更新，藥品監(jiān)管過(guò)程需要時(shí)間。傳統(tǒng)的監(jiān)管流程緩慢，AI已經(jīng)應(yīng)用于醫(yī)藥行業(yè)法規(guī)事務(wù)以外的領(lǐng)域。將 AI 與人類智能相結(jié)合具有巨大的潛力，最大限度地縮短了監(jiān)管批準(zhǔn)戰(zhàn)略規(guī)劃的可用時(shí)間。AI 可用于解鎖檔案歸檔、數(shù)據(jù)提取、合規(guī)性管理等，未來(lái)可期。

參考文獻(xiàn)：

Patil RS, Kulkarni SB, Gaikwad VL. Artificial intelligence in pharmaceutical regulatory affairs. Drug Discov Today. 2023 Jul 11:103700. doi: 10.1016/j.drudis.2023.103700. Epub ahead of print. PMID: 37442291.

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