Otkrivanje interakcija sa lekovima, otkrivanje novih lekova, predviđanje odgovora na lečenje, optimizacija doza – lista potencijalnih prednosti veštačke inteligencije (AI) za farmakoterapiju je duga i obećavajuća.
I nije teško shvatiti zašto. AI ima nezasitan apetit za podacima, a farmaceutska oblast ima upravo ono što joj je potrebno: ogromne količine podataka. Pomislite samo na sve recepte koji su uneti u kompjuterizovane sisteme u poslednjih nekoliko decenija, s obzirom na to da jedna maloprodajna ili bolnička apoteka može da obradi 500 do 1.500 recepata dnevno.
Ovako obimne baze podataka su vredan resurs za razvoj modela mašinskog učenja koji mogu da identifikuju terapeutski cilj ili da odrede rizik od razvoja neželjenog efekta, da damo samo nekoliko primera.
U Kvebeku je već u toku niz inicijativa koje imaju za cilj da se veštačka inteligencija iskoristi za primenu u farmakoterapiji, uključujući Valence Discoveri, start-up kompanije Mila. Ipak, predstoji još dug put.
„AI u farmakoterapiji je polje u nastajanju i još je prerano reći koji aspekti farmakoterapijske prakse će imati najviše koristi“, rekao je Jean-Francois Bussieres, klinički profesor na Farmaceutskom fakultetu Univerziteta u Montrealu i direktor farmacije bolnice Ste-Justine. Jedinica za istraživanje. „Veštačka inteligencija u službi farmakoterapije“ bila je tema nedavne stogodišnjice Farmaceutskog fakulteta održane 2023. godine, na kojoj je Bjusijer bio govornik.
Bussieres i njegovi koautori su nedavno objavili narativni pregled studija koje procenjuju izvodljivost i uticaj AI u farmakoterapiji. Tim, koji uključuje farmaceuta i specijalistu za kliničku informatiku Maksima Tiboa, takođe je razvio model mašinskog učenja zasnovan na 10 godina podataka o prepisivanju lekova iz bolnice Ste-Justine. Još jedan projekat koji je u toku je blog koji koristi veštačku inteligenciju za identifikaciju i kategorizaciju objavljenih članaka koji bi mogli biti od interesa za farmaceute.
Istraživački tim je rano primetio da, iako su naučni članci hvalili prednosti veštačke inteligencije u farmakoterapiji, ona je često bila jednostavno kao kompjuterizovani alat za podršku odlučivanju.
Njihov pregled literature je otkrio da je upotreba veštačke inteligencije za upravljanje hroničnim bolestima tema koja se ponavlja u farmakoterapiji, bez sumnje zato što ovi široko rasprostranjeni uslovi monopolizuju značajan udeo ljudskih, materijalnih i finansijskih resursa u zdravstvu. Za ove bolesti, veštačka inteligencija se može koristiti za „identifikovanje lekova, laboratorijskih testova i praćenja koji su potrebni da bi se smanjio rizik od morbiditeta, ponovne hospitalizacije i mortaliteta“, zaključuje se u pregledu.
Farmakogenomika je još jedna oblast zrela za primene veštačke inteligencije, ali još uvek nedovoljno razvijena u Kvebeku, dodao je Bussiere. Farmakogenomika koristi DNK osobe da predvidi njihov odgovor na lek ili optimalnu dozu za lečenje. Cilj je personalizovana medicina koja prilagođava lečenje i prevenciju bolesti pojedincu.
„Zamislite kada bismo mogli da odredimo genotip svih ljudskih bića po rođenju, a zatim pohranimo ove informacije u masivnu bazu podataka. Zamislite kada bismo onda mogli da iskoristimo ove informacije da predvidimo da će neko sa takvim i takvim genetskim profilom verovatnije razviti ovu bolest ili pozitivno reaguju na taj lek“, rekao je Bussieres. „Mogli bismo značajno poboljšati efikasnost lečenja lekovima i povećati očekivani životni vek.
Međutim, Bussieres brzo ističe da genetsko testiranje nikada neće biti jedini metod za određivanje najboljeg toka lečenja, a konačnu odluku uvek mora doneti tim za negu u saradnji sa pacijentom.
Dok je upotreba veštačke inteligencije u farmakoterapiji još uvek u povojima, važno je da se aktivno interesujemo za ovo novo polje, rekao je Bussieres. On smatra da je sada vreme da ljudi razmišljaju o ovim novim tehnologijama, a posebno da nauče ljude kako one rade.
Ovo uključuje buduće farmaceute. Bussieres, koji je bio direktor farmacije u Ste-Justine od 1996. do 2022. godine, žali se na činjenicu da dodiplomski i postdiplomski farmaceutski programi ne nude osnovne kurseve o korišćenju i upravljanju bazama podataka.
„To je velika praznina u našem nastavnom planu i programu! Sav softver koji koristimo u farmaciji su baze podataka, tako da studenti moraju da znaju barem osnovne koncepte koji stoje iza ovih alata,“ tvrdi Busijer. „Ako ne znate kako sistem funkcioniše, veća je verovatnoća da ćete ga pogrešno koristiti i ne znate kako da rešite probleme koji se pojave.
Razumevanje etičkih i pravnih implikacija veštačke inteligencije podjednako je važno, kao i sposobnost da se kritički analizira bilo koje kompjuterski generisano rešenje, dodao je Busijer.
Na kraju krajeva, integracija AI u farmakoterapijsku praksu u Kvebeku zahtevaće blisku saradnju između zdravstvenih radnika i istraživača i programera AI, kao i kontinuiranu posvećenost obuci i razvoju novih veština.
